RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)
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
- Brno University of Technology,Johns Hopkins University
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Czechia, United States of America
- Veröffentlicht
- 26 September 2010
- Autoren
- T. Mikolov, M. Karafiat, L. Burget, J. Cernocky, and S. Khudanpur
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- Transcription
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
- 19.3M
- Trainingsdaten
- 5,400,000 tokens
"The acoustic HMMs are based on cross-word tied-states triphones trained discriminatively using MPE criteria. Feature extraction use 13 Mel-PLP’s features with deltas, double and triple deltas reduced by HLDA to 39-dimension feature vector" RNN 500/10 indicates that the model has a 500 units in the hidden layer and merges words that occur less than 10 times in the training set. Section 4.2 in this paper appears to indicate that NIST RT05 has a vocabulary of 50k words: https://www.fit.vut.cz/pe…
"Table 4: Comparison of very large back-off LMs and RNN LMs trained only on limited in-domain data (5.4M words)."
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
- 1.3 × 10¹⁶ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
"Convergence is usually achieved after 10-20 epochs." Assuming a backward-forward ratio of 2:1, since this is a shallow network 6 * 19250000 * 5.4M * 20 = 1.25e16
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
- Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 6,038
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Recurrent neural network based language model
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05) wurde veröffentlicht von Brno University of Technology,Johns Hopkins University, im Land aufgezeichnet als Czechia, während September 2010. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet transcription.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1.3 × 10¹⁶ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 5,400,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: highly cited.
Antworten
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05) — Häufige Fragen
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 19.3M. "The acoustic HMMs are based on cross-word tied-states triphones trained discriminatively using MPE criteria. Feature extraction use 13 Mel-PLP’s features with deltas, double and triple deltas reduced by HLDA to 39-dimension feature vector" RNN 500/10 indicates that the model has a 500 units in the hidden layer and merges words that occur less than 10 times in the training set. Section 4.2 in this paper appears to indicate that NIST RT05 has a vocabulary of 50k words: https://www.fit.vut.cz/person/imikolov/public/rnnlm/char.pdf Using this dataset of english word frequencies ... https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/english-word-frequency ... we can estimate that the number of words in the final vocabulary would have been around 19k when merging with threshold 5: https://colab.research.google.com/drive/1K5qH0EqXtFwTLESNtp4oelCM28GpGXt6?usp=sharing Thus the model in question would have: (500 + 19k) * 500 + 500 * 19k = 19250000 parameters The RT09 LM they interpolate with appears to be a 4-gram model. In one sense, n-gram models have parameters roughly equal to the number of unique n-grams in the training data. For comparison, the Google Web 1T 5-gram corpus has 1.3B unique 4-grams: https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2006T13 However, these aren't parameters in the same sense as neural networks as they are accessed as a lookup table, so on each forward pass only one parameter is active. I choose not to include these parameters in our count. 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.
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Brno University of Technology,Johns Hopkins University, basiert auf Czechia, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2010. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von transcription. 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.
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 1.3 × 10¹⁶ FLOP. 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.
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)— 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.
RNN 500/10 + RT09 LM (NIST RT05)— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.