MooER
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Moore Threads
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 9 August 2024
- Autoři
- Junhao Xu, Zhenlin Liang, Yi Liu, Yichao Hu, Jian Li, Yajun Zheng, Meng Cai, Hua Wang
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Speech
- Úkol
- Speech recognition (ASR), Translation
- Základní model
- Qwen2-7B
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 7.2B
- Výcviková data
- tokens
7 B active parameters in the decoder (inherits Qwen-2-7B-instruct) + 158 M in the Paraformer audio encoder → ~ 7.2 B total.
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- MTT S4000
- Používané čipy
- 8
- Příkon
- 7.1 kW
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 3
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- MooER: LLM-based Speech Recognition and Translation Models from Moore Threads
- Nap poslední aktualizace
- 1 December 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
MooER byl zveřejněn Moore Threads, v zemi zaznamenané jako China, během August 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol speech recognition (ASR), Translation.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Qwen2-7B. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Odpovědi
MooER — běžné otázky
MooER— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR), Translation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
MooER— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
MooER— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
MooER— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 7.2B. 7 B active parameters in the decoder (inherits Qwen-2-7B-instruct) + 158 M in the Paraformer audio encoder → ~ 7.2 B total. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
MooER— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Moore Threads, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
MooER— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.