SDE
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University
- Typ organizacji
- Academia,Industry,Academia
- Kraj
- United States of America, Australia
- Opublikowany
- 9 February 2019
- Autorzy
- Xinyi Wang, Hieu Pham, Philip Arthur, Graham Neubig
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Translation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
"The batch size is set to be 1500 words. We evaluate by development set BLEU score for every 2500 training batches"
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Dostawca chmury
- Amazon Web Services
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Open (non-commercial)
https://github.com/cindyxinyiwang/SDE
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Unknown
"Experiments on a standard dataset of four low-resource languages show consistent improvements over strong multilingual NMT baselines, with gains of up to 2 BLEU on one of the tested languages, achieving the new state-of-the-art on all four language pairs"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Multilingual Neural Machine Translation With Soft Decoupled Encoding
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
SDE został opublikowany przez Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2019. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Industry,Academia.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie translation.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
SDE — częste pytania
SDE— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
SDE— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain,Monash University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry,Academia.
SDE— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w February 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
SDE— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie translation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
SDE— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
SDE— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.