AudioLM
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google Research
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 26 July 2023
- Autoren
- Zalán Borsos, Raphaël Marinier, Damien Vincent, Eugene Kharitonov, Olivier Pietquin, Matt Sharifi, Dominik Roblek, Olivier Teboul, David Grangier, Marco Tagliasacchi, Neil Zeghidour
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Audio
- Aufgabe
- Audio generation
- Ansatz
- Self-supervised learning
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 1.5B
- Trainingsdaten
- 135,000,000,000 tokens
"We use identical decoder-only Transformers in all stages, with 12 layers, 16 attention heads, embedding dimension of 1024, feed-forward layer dimension of 4096 and dropout of 0.1, together with T5-style relative positional embeddings [38], resulting in a model parameter size of 0.3B per stage." Three stages (figure 2), and 300M per stage. Plus 600M parameters for w2v-BERT XL, so 1.5B total
60k hours of English speech 13680*60000 = 820800000 words https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.sxcem9l5k3ce
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 3.9 × 10¹⁸ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
"We train each stage on 16 TPUv4s with batch size of 256 for 1M steps." That's for the 900M-param transformers If there's 256 passes in each batch, then using 6ND that's 900m * 256m * 6 = 1.3e18. sanity check: 16 tpu4s is 4.4e15 FLOP/s. 1.3e18 FLOP / 4.4e15 FLOP/s is 295 seconds. adjusting for utilization it would be ~1000 seconds or 15 minutes? probably too short, so 1.3e18 seems too low. upd there are 3 stages -> 1.3e18*3 = 3.9e+18 (Speculative due to reasoning above)
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- Google TPU v4
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grundmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Speculative
- Zitationen
- 917
Compared to other systems without text supervision, AudioLM achieves the highest sWUGGY scores across both splits. Similarly, it also attains the highest score in the sBLIMP metric, improving by 8% relative over the previous state-of-the-art (CPC-BERT [59]).
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- AudioLM: a Language Modeling Approach to Audio Generation
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
AudioLM wurde veröffentlicht von Google Research, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Audio, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet audio generation.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 3.9 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v4. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 135,000,000,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
AudioLM — Häufige Fragen
AudioLM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google Research, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
AudioLM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
AudioLM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Audio, und wird als Bewältigung der Aufgabe von audio generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
AudioLM— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.9 × 10¹⁸ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v4. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
AudioLM— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
AudioLM— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
AudioLM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 1.5B. "We use identical decoder-only Transformers in all stages, with 12 layers, 16 attention heads, embedding dimension of 1024, feed-forward layer dimension of 4096 and dropout of 0.1, together with T5-style relative positional embeddings [38], resulting in a model parameter size of 0.3B per stage." Three stages (figure 2), and 300M per stage. Plus 600M parameters for w2v-BERT XL, so 1.5B total. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
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