NetTalk (transcription)
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
- Princeton University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 6 June 1987
- Autoren
- TJ Sejnowski, CR Rosenberg
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- Speech synthesis
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
- 18.6K
- Trainingsdaten
- 5,120 tokens
- Epochen
- 55
"The connections in the network are specified by a total of 18629 weight parameters (including a variable threshold for each unit)"
We used the first two pages of transcriptions, which contained 1024 words from a child in firstgrade
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
- 2.8 × 10¹⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
18629 params * 2 FLOP/param * (3 for forward + backward pass) * 55 epochs * 1024 words/epoch * 4.5 letters/word
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited,Historical significance
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 2,558
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Parallel Networks that Learn to Pronounce English Text
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
NetTalk (transcription) wurde veröffentlicht von Princeton University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 1987. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet speech synthesis.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 2.8 × 10¹⁰ FLOP. 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 5,120 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited,Historical significance.
Antworten
NetTalk (transcription) — Häufige Fragen
NetTalk (transcription)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Princeton University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
NetTalk (transcription)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 1987. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NetTalk (transcription)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von speech synthesis. 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.
NetTalk (transcription)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.8 × 10¹⁰ 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.
NetTalk (transcription)— 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.
NetTalk (transcription)— 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.
NetTalk (transcription)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 18.6K. "The connections in the network are specified by a total of 18629 weight parameters (including a variable threshold for each unit)". 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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