VALL-E X
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Microsoft
- Organisationstyp
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 7 March 2023
- Autoren
- Ziqiang Zhang, Long Zhou, Chengyi Wang, Sanyuan Chen, Yu Wu, Shujie Liu, Zhuo Chen, Yanqing Liu, Huaming Wang, Jinyu Li, Lei He, Sheng Zhao, Furu Wei
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Speech
- Aufgabe
- Translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-speech
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 700M
- Trainingsdaten
- 151,200,000,000 tokens
"For the cross-lingual codec language models, φMAR and φMNAR are both 12-layer Transformer decoders with an attention dimension of 1024 and the FFN dimension of 4096." These are two parts of the model. According to Ben's script, that's 353M parameters, or ~700M for both (https://github.com/bencottier/ml-parameter-count/blob/main/parameter_count.py)
70k hours, encoded by an 8 layer EnCodec, where each layer generates 75 encodings per second of 24 kHz audio. 70k hr * 3600 sec/hr * 75/sec = 18.9B audio encodings per layer φMAR is trained to autoregressively predict the each subsequent token in the first layer of encodings. φMNAR is trained to predict the remaining acoustic embedding layers after being shown both the first layer of the current input and the full set of embeddings from a previous sentence. Based on this, the total number of …
Training-Computing
Die zur Ausbildung des Modells durchgeführte Arithmetik, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Computing
- 1.2 × 10²¹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
" The batch sizes of speech and phonemes on each GPU are 1,400,000 (87.5 seconds) and 3,000, respectively. The maximum learning rate is 5e-4 with warm-up steps of 32,000. The model is pre-trained on 32 V100 GPUs for 400K step" 6CN: 6 * (1.4M + 3000) * 353M * 400k = 1.2e21 (2 OOM larger than our estimate for VALL-E, and would take ~46 days on the V100 cluster at 30% utilization. Seems perhaps a bit high?)
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA V100
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungszuversicht
- Likely
- Zitationen
- 262
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Speak Foreign Languages with Your Own Voice: Cross-Lingual Neural Codec Language Modeling
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
VALL-E X was published by Microsoft, in United States of America, in March 2023. The organisation is categorised as industry.
It works in Speech, and is recorded as doing translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-speech.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie produziert hat, und es gibt keine lokale Version, die ausgeführt werden kann.
Was in den Aufbau geflossen ist
Training it took roughly 1.2 × 10²¹ FLOP of computation, on NVIDIA V100 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 151,200,000,000 tokens of text.
Antworten
VALL-E X — Häufig gestellte Fragen
What GPU do I need to run VALL-E X?
None. VALL-E X is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is VALL-E X open source?
No. VALL-E X has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does VALL-E X have?
VALL-E X has 700M parameters. "For the cross-lingual codec language models, φMAR and φMNAR are both 12-layer Transformer decoders with an attention dimension of 1024 and the FFN dimension of 4096." These are two parts of the model. According to Ben's script, that's 353M parameters, or ~700M for both (https://github.com/bencottier/ml-parameter-count/blob/main/parameter_count.py). That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created VALL-E X?
VALL-E X was published by Microsoft, based in United States of America, categorised as industry.
When was VALL-E X released?
VALL-E X was published in March 2023. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is VALL-E X used for?
VALL-E X works in Speech, and is recorded as handling translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-speech. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train VALL-E X?
Around 1.2 × 10²¹ FLOP, on NVIDIA V100. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Die andere Richtung
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