RNMT+
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
- Google AI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 26 April 2018
- Autorzy
- Mia Xu Chen, Orhan Firat, Ankur Bapna, Melvin Johnson, Wolfgang Macherey, George Foster, Llion Jones, Niki Parmar, Mike Schuster, Zhifeng Chen, Yonghui Wu, Macduff Hughes
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Translation
- Podejście
- Supervised
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 378.9M
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 8.5
from Table 3 RNMT+
"We train our models on the standard WMT’14 En→Fr and En→De datasets that comprise 36.3M and 4.5M sentence pairs, respectively" "For RNMT+, we use sentence-level cross entropy loss."
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 1.8 × 10¹⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware,Operation counting
32 * 9.3 TFLOPS * (120 * 3600) * 0.3 = 3.86e19 (number of gpus) * (peak flops) * (seconds) * (assumed utilization rate) "All models were trained with synchronous training. RNMT+ and ConvS2S were trained with 32 NVIDIA P100 GPUs", training time is 120h from Table 1. Alternatively, typical inference is 2.81e10 FLOP, there are 36.3M examples in the dataset, and they train for 8.5 epochs: 2.81e10 * 36.3M * 8.5 = 8.7e18 Geometric mean: sqrt(3.86e19 * 8.7e18) = 1.83e19
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA P100
- Zastosowane chipy
- 32
- Czas-chip
- 3,840
- Czas rzeczywisty
- 120 hours
- Pobór mocy
- 16.6 kW
from Table 1
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
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 504
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
RNMT+ został opublikowany przez Google AI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2018. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie translation.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Jak to zostało wytrenowane
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.8 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA P100. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
RNMT+ — częste pytania
RNMT+— 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.
RNMT+— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
RNMT+— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 378.9M. from Table 3 RNMT+. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
RNMT+— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google AI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
RNMT+— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2018. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RNMT+— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie translation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
RNMT+— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.8 × 10¹⁹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA P100. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
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.