Universal-2-TF
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
- AssemblyAI
- Typ organizace
- Industry
- Publikováno
- 30 October 2024
- Autoři
- Core Research Luka Chkhetiani (lead), Andrea Vanzo (lead), Yash Khare, Taufiquzzaman Peyash, Ilya Sklyar Research Contributors Michael Liang, Rami Botros, Ruben Bousbib Research Data Ahmed Etefy Benchmarking Pegah Ghahremani, Gabriel Oexle, Jaime Lorenzo Trueba Research Infrastructure William Pipsico Ferreira Production Engineering Ben Gotthold, Soheyl Bahadoori, Mimi Chiang, Aleksandar Mitov…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Speech
- Úkol
- Speech recognition (ASR)
- Základní model
- Conformer
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 600M
- Výcviková data
- tokens
1. ASR decoder: "Our models are based on an ASR decoder architecture called the Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T), which offers advantages in scalability, robustness against hallucinations, and timestamp accuracy—key factors for real-world usage at scale. We use a 600M parameter Conformer RNN-T model." 2. Text Formatting module.
1. ASR decoder:: "For Universal-2, we doubled the size of the supervised training dataset from 150,000 hours to 300,000 hours." "we first pre-trained an RNN-T encoder using 12.5 million hours of diverse, multilingual audio. After the pre-training, the encoder was combined with a randomly initialized decoder, and the entire model was fine-tuned using a combination of the supervised dataset described above and a pseudo-labeled dataset, similar to the approach used in Universal-1." 2. Text formatt…
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
- API access
- Tréninkový kód
- Unreleased
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Robust All-Neural Text Formatting for ASR
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
Universal-2-TF byl zveřejněn AssemblyAI, během October 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol speech recognition (ASR).
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Conformer. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Odpovědi
Universal-2-TF — běžné otázky
Universal-2-TF— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 600M. 1. ASR decoder: "Our models are based on an ASR decoder architecture called the Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T), which offers advantages in scalability, robustness against hallucinations, and timestamp accuracy—key factors for real-world usage at scale. We use a 600M parameter Conformer RNN-T model." 2. Text Formatting module. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Universal-2-TF— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností AssemblyAI, organizace zařazená jako industry.
Universal-2-TF— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v October 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Universal-2-TF— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR). Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Universal-2-TF— 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.
Universal-2-TF— 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.