BigSSL
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
- Google,Apple
- Typ organizace
- Industry,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 10 January 2021
- Autoři
- Yu Zhang, Daniel S. Park, Wei Han,James Qin, Anmol Gulati, Joel Shor, Aren Jansen, Yuanzhong Xu, Yanping Huang, Shibo Wang, Zongwei Zhou, Bo Li, Min Ma, William Chan, Jiahui Yu, Yongqiang Wang, Liangliang Cao, Khe Chai Sim, Bhuvana Ramabhadran, Tara N. Sainath, Françoise Beaufays, Zhifeng Chen, Quoc V. Le, Chung-Cheng Chiu, Ruoming Pang and Yonghui Wu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Speech
- Úkol
- Speech recognition (ASR), Audio classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 8B
- Výcviková data
- 100,530,000,000 tokens
"... we study the utility of large models, with the parameter count ranging from 600M to 8B..."
Sum all values in Table VII, and add 34k for English VAD, and 926k for English Youtube = 3116k hours Note this involves significant self-training: "Noisy student training (NST) [23], [41] is a self-training method where a teacher model generates pseudo-labels for a large unlabeled dataset, which is in turn used to train a student model with augmentation." 1 hour ~ 13,680 words 13680 * 3116000 = 42626880000
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.
- Proč je to sledováno
- SOTA improvement
- Citace
- 204
Figure 1 "In particular, on an ASR task with 34k hours of labeled data, by fine-tuning an 8 billion parameter pre-trained Conformer model we can match state-of-the-art (SoTA) performance with only 3% of the training data and significantly improve SoTA with the full training set"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- BigSSL: Exploring the Frontier of Large-Scale Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
BigSSL byl zveřejněn Google,Apple, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Industry.
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol speech recognition (ASR), Audio classification.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 100,530,000,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
BigSSL — běžné otázky
BigSSL— 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.
BigSSL— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
BigSSL— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 8B. "... we study the utility of large models, with the parameter count ranging from 600M to 8B...". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
BigSSL— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google,Apple, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry.
BigSSL— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
BigSSL— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR), Audio classification. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
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.