YuE
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
- Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP)
- Organisationsart
- Academia,Research collective
- Land
- Hong Kong, China
- Veröffentlicht
- 11 March 2025
- Autoren
- Ruibin Yuan, Hanfeng Lin, Shuyue Guo, Ge Zhang, Jiahao Pan, Yongyi Zang, Haohe Liu, Yiming Liang, Wenye Ma, Xingjian Du, Xinrun Du, Zhen Ye, Tianyu Zheng, Yinghao Ma, Minghao Liu, Zeyue Tian, Ziya Zhou, Liumeng Xue, Xingwei Qu, Yizhi Li, Shangda Wu, Tianhao Shen, Ziyang Ma, Jun Zhan, Chunhui Wang, Yatian Wang, Xiaowei Chi, Xinyue Zhang, Zhenzhu Yang, Xiangzhou Wang, Shansong Liu, Lingrui Mei, Peng…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- Music generation, Text-to-speech (TTS)
- Basis-Modell
- Llama 2-7B
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
- 7B
- Trainingsdaten
- tokens
7B
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA H800 SXM5
- Verwendete Chips
- 512
- Stromverbrauch
- 703.3 kW
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 65
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
YuE wurde veröffentlicht von Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP), im Land aufgezeichnet als Hong Kong, während March 2025. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Research collective.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet music generation, Text-to-speech (TTS).
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von Llama 2-7B. 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.
Antworten
YuE — Häufige Fragen
YuE— 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.
YuE— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 7B. 7B. 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.
YuE— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP), basiert auf Hong Kong, eine als kategorisierte Organisation academia,Research collective.
YuE— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2025.
YuE— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von music generation, Text-to-speech (TTS). Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
YuE— 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.
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