MusicLM
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
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 26 January 2023
- Autoren
- Andrea Agostinelli, Timo I. Denk, Zalán Borsos, Jesse Engel, Mauro Verzetti, Antoine Caillon, Qingqing Huang, Aren Jansen, Adam Roberts, Marco Tagliasacchi, Matt Sharifi, Neil Zeghidour, Christian Frank
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Audio
- Aufgabe
- Audio generation
- Basis-Modell
- W2v-BERT
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
- 860M
- Trainingsdaten
- tokens
"We use decoder-only Transformers for modeling the semantic stage and the acoustic stages of AudioLM. The models share the same architecture, composed of 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, feed-forward layers of dimensionality 4096, dropout of 0.1, and relative positional embeddings (Raffel et al., 2020), resulting in 430M parameters per stage." "stage" seems to mean semantic + acoustic, so 860M total
>280k hours
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
- Confident
- Zitationen
- 671
"We demonstrate that our method outperforms baselines on MusicCaps, a hand-curated, high-quality dataset of 5.5k music-text pairs prepared by musicians."
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- MusicLM: Generating Music From Text
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
MusicLM wurde veröffentlicht von Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während January 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.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von W2v-BERT. Das ist der Grund, warum es die allgemeine Form und Größe des Basis-Modells teilt.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
MusicLM — Häufige Fragen
MusicLM— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 860M. "We use decoder-only Transformers for modeling the semantic stage and the acoustic stages of AudioLM. The models share the same architecture, composed of 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, feed-forward layers of dimensionality 4096, dropout of 0.1, and relative positional embeddings (Raffel et al., 2020), resulting in 430M parameters per stage." "stage" seems to mean semantic + acoustic, so 860M 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.
MusicLM— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
MusicLM— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
MusicLM— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Audio, und wird als Bewältigung der Aufgabe von audio generation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
MusicLM— 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.
MusicLM— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Die andere Richtung
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