MusicLM

Κλειστές βαρύτητες Google 860M παράμετροι January 2023

Καμία εκτίμηση

Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο

Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
Google
Τύπος οργανισμού
Industry
Χώρα
United States of America
Δημοσιευμένο
26 January 2023
Συγγραφείς
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

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Audio
Εργασία
Audio generation
Βασικό μοντέλο
W2v-BERT

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι
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

Δεδομένα εκπαίδευσης
tokens

>280k hours

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη
Closed — provider access only
Πρόσβαση μοντέλου
Unreleased
Κωδικός εκπαίδευσης
Unreleased

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Μοντέλο Θεμελίωσης
Yes
Γιατί παρακολουθείται
SOTA improvement

"We demonstrate that our method outperforms baselines on MusicCaps, a hand-curated, high-quality dataset of 5.5k music-text pairs prepared by musicians."

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Confident
Παραπομπές
671

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
MusicLM: Generating Music From Text
Τελευταία ενημέρωση
25 May 2026

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Τι είναι αυτό το μοντέλο

MusicLM δημοσιεύθηκε από Google, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια January 2023. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Audio, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του audio generation.

Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από W2v-BERT. Γι' αυτό μοιράζεται τη γενική μορφή και μέγεθος του βασικού μοντέλου.

Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.

Πώς εκπαιδεύτηκε

Αυτή παρακολουθείται στο υποκείμενο σύνολο δεδομένων για έναν συγκεκριμένο λόγο: sOTA improvement.

Απαντήσεις

MusicLM — κοινές ερωτήσεις

01

MusicLM— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 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. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

02

MusicLM— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Google, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

03

MusicLM— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε January 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

04

MusicLM— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Audio, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του audio generation. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.

05

MusicLM— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.

06

MusicLM— είναι ανοιχτού κώδικα;

Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.