Joint Probability Machine Translation
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of Southern California
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 1 June 2002
- Autorzy
- Daniel Marcu, William Wong
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Translation
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 100,000 tokens
[WORDS] "To evaluate our system, we trained [...] our joint probability model on a French-English parallel corpus of 100,000 sentence pairs from the Hansard corpus. The sentences in the corpus were at most 20 words long. The English side had a total of 1,073,480 words (21,484 unique tokens). The French side had a total of 1,177,143 words (28,132 unique tokens)"
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Cytacje
- 623
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Phrase-Based, Joint Probability Model for Statistical Machine Translation
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Czym jest ten model
Maszynowe tłumaczenie prawdopodobieństwa joint zostało opublikowane przez Uniwersytet Południowej Kalifornii w Stanach Zjednoczonych Ameryki w czerwcu 2002 roku. Akademia to kategoria, pod którą mieści się wydawca.
It works in Language, and is recorded as doing translation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tych, którzy je wyprodukowali, i nie ma lokalnej wersji do uruchomienia.
Jak to było trenowane
It was trained on about 100,000 tokens of text.
Odpowiedzi
Joint Probability Machine Translation — Często zadawane pytania
What GPU do I need to run Joint Probability Machine Translation?
None. Joint Probability Machine Translation is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Joint Probability Machine Translation open source?
The licensing for Joint Probability Machine Translation was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Joint Probability Machine Translation have?
No parameter count has been published for Joint Probability Machine Translation, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Joint Probability Machine Translation?
Joint Probability Machine Translation was published by University of Southern California, based in United States of America, categorised as academia.
When was Joint Probability Machine Translation released?
Joint Probability Machine Translation was published in June 2002. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Joint Probability Machine Translation used for?
Joint Probability Machine Translation works in Language, and is recorded as handling translation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..