MusicLM
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
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 26 January 2023
- Autoři
- Andrea Agostinelli, Timo I. Denk, Zalán Borsos, Jesse Engel, Mauro Verzetti, Antoine Caillon, Qingqing Huang, Aren Jansen, Adam Roberts, Marco Tagliasacchi, Matt Sharifi, Neil Zeghidour, Christian Frank
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Audio
- Úkol
- Audio generation
- Základní model
- W2v-BERT
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 860M
- Výcviková data
- tokens
"We use decoder-only Transformers for modeling the semantic stage and the acoustic stages of AudioLM. The models share the same architecture, composed of 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, feed-forward layers of dimensionality 4096, dropout of 0.1, and relative positional embeddings (Raffel et al., 2020), resulting in 430M parameters per stage." "stage" seems to mean semantic + acoustic, so 860M total
>280k hours
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Základní model
- Yes
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 671
"We demonstrate that our method outperforms baselines on MusicCaps, a hand-curated, high-quality dataset of 5.5k music-text pairs prepared by musicians."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- MusicLM: Generating Music From Text
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
MusicLM byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Audio, a je zaznamenán jako vykonávající úkol audio generation.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z W2v-BERT. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
MusicLM — běžné otázky
MusicLM— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 860M. "We use decoder-only Transformers for modeling the semantic stage and the acoustic stages of AudioLM. The models share the same architecture, composed of 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, feed-forward layers of dimensionality 4096, dropout of 0.1, and relative positional embeddings (Raffel et al., 2020), resulting in 430M parameters per stage." "stage" seems to mean semantic + acoustic, so 860M total. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
MusicLM— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
MusicLM— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
MusicLM— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Audio, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol audio generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
MusicLM— 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.
MusicLM— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
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.