MuseNet
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
- OpenAI
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 25 April 2019
- Autoři
- OpenAI
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Audio
- Úkol
- Audio generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 2B
- Výcviková data
- tokens
From article: 72 Layers 24 Attention heads Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Attention: H*(W*(2*D+N)+N*M) 24*(1536*(2*64+64)+64*1536)=9437184 MLP: 1536*6144+6144*1536=18874368 Total parameters: 72*(9437184+18874368)=2038431744
“hundreds of thousands of MIDI files”
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 2.2 × 10²⁰ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
From article: 72 Layers 24 Attention heads 4096 ctx length Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Average sequence length: 5000 Epochs: 5 Training data: 500000 Forward FLOP: Attention: 2*H*(W*(2*D+N)+L*(D+N)+N*M) 2*24*(1536*(2*64+64)+4096*(64+64)+64*1536)=44040192 MLP: 2*(1536*6144+6144*1536)=37748736 Total forward flop: 72*(44040192+37748736)=5888802816 Training compute 5888802816*3*500000*5000*5=220830105600000000000=2.2e20
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
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
- Significant use
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- MuseNet
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
MuseNet byl zveřejněn OpenAI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2019. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Audio, a je zaznamenán jako vykonávající úkol audio generation.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Trenovací běh spotřeboval asi 2.2 × 10²⁰ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: significant use.
Odpovědi
MuseNet — běžné otázky
MuseNet— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Audio, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol audio generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
MuseNet— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.2 × 10²⁰ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
MuseNet— 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.
MuseNet— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
MuseNet— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2B. From article: 72 Layers 24 Attention heads Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Attention: H*(W*(2*D+N)+N*M) 24*(1536*(2*64+64)+64*1536)=9437184 MLP: 1536*6144+6144*1536=18874368 Total parameters: 72*(9437184+18874368)=2038431744. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
MuseNet— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností OpenAI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
MuseNet— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2019. 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.