MS-ensemble-speech-recognition
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
- Microsoft
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 12 September 2016
- Autoren
- Wayne Xiong, J. Droppo, Xuedong Huang, F. Seide, M. Seltzer, A. Stolcke, Dong Yu, G. Zweig
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- Speech recognition (ASR)
- Ansatz
- Supervised
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
- 3.2B
- Trainingsdaten
- 11,140,000,000 tokens
Large ensemble CNNs: 85000000 + 38000000 + 65000000 = 188000000 = 188M LSTMs: 40 / 140 input - 6*512 layers - 9000 / 27000 output 4*(140+512)*512 + 5*4*(512+512)*512 + 4*(512+27000)*27000=2983117056 LM: 1000*1000 = 1000000 + Embedding Total: 1000000+2983117056+188000000=3172117056 (underestimate because it doesn't account for embeddings)
2000h of audio data + 85M words of text data
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
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
https://paperswithcode.com/sota/speech-recognition-on-switchboard-hub500
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- The microsoft 2016 conversational speech recognition system
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
MS-ensemble-speech-recognition wurde veröffentlicht von Microsoft, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2016. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet speech recognition (ASR).
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 11,140,000,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
MS-ensemble-speech-recognition — Häufige Fragen
MS-ensemble-speech-recognition— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von speech recognition (ASR). Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
MS-ensemble-speech-recognition— 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.
MS-ensemble-speech-recognition— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
MS-ensemble-speech-recognition— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 3.2B. Large ensemble CNNs: 85000000 + 38000000 + 65000000 = 188000000 = 188M LSTMs: 40 / 140 input - 6*512 layers - 9000 / 27000 output 4*(140+512)*512 + 5*4*(512+512)*512 + 4*(512+27000)*27000=2983117056 LM: 1000*1000 = 1000000 + Embedding Total: 1000000+2983117056+188000000=3172117056 (underestimate because it doesn't account for embeddings). 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.
MS-ensemble-speech-recognition— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Microsoft, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
MS-ensemble-speech-recognition— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
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