BigSSL
Χωρίς εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Τα βάρη αυτού του μοντέλου δεν έχουν δημοσιευθεί, επομένως δεν μπορεί να κατεβεί ή να τρέξει σε δικό σας υλικό οποιουδήποτε μεγέθους. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του παρόχου του και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό.
Σε εγγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα δεδομένα σχετικά με αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα περιγράφουν πώς εκπαιδεύτηκε παρά πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την αξιολόγηση του πόσο δουλειά απαιτήθηκε και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα.
Προέλευση
Ποιος δημιούργησε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε;
- Οργάνωση
- Google,Apple
- Τύπος οργάνωσης
- Industry,Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 10 January 2021
- Συγγραφείς
- Yu Zhang, Daniel S. Park, Wei Han,James Qin, Anmol Gulati, Joel Shor, Aren Jansen, Yuanzhong Xu, Yanping Huang, Shibo Wang, Zongwei Zhou, Bo Li, Min Ma, William Chan, Jiahui Yu, Yongqiang Wang, Liangliang Cao, Khe Chai Sim, Bhuvana Ramabhadran, Tara N. Sainath, Françoise Beaufays, Zhifeng Chen, Quoc V. Le, Chung-Cheng Chiu, Ruoming Pang and Yonghui Wu
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να περιέχει αρκετές από κάθε μία.
- Τομέας
- Speech
- Εντολή
- Speech recognition (ASR), Audio classification
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα εκπαιδεύτηκε. Οι παράμετροι είναι το νούμερο που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Παραμέτροι
- 8B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 100,530,000,000 tokens
"... we study the utility of large models, with the parameter count ranging from 600M to 8B..."
Sum all values in Table VII, and add 34k for English VAD, and 926k for English Youtube = 3116k hours Note this involves significant self-training: "Noisy student training (NST) [23], [41] is a self-training method where a teacher model generates pseudo-labels for a large unlabeled dataset, which is in turn used to train a student model with augmentation." 1 hour ~ 13,680 words 13680 * 3116000 = 42626880000
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το εκτελέσετε στον δικό σας εξοπλισμό, κάτι που αποφασίζει αν κάποια από τα στοιχεία της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα εφαρμόζονται.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κώδικας εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες που εφαρμόζει το πηγαίο σύνολο δεδομένων κατά την παρακολούθηση σημαντικών μοντέλων, και πόσο σίγουρο είναι για την είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- SOTA improvement
- Αναφορές
- 204
Figure 1 "In particular, on an ASR task with 34k hours of labeled data, by fine-tuning an 8 billion parameter pre-trained Conformer model we can match state-of-the-art (SoTA) performance with only 3% of the training data and significantly improve SoTA with the full training set"
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία.
- Αναφορά
- BigSSL: Exploring the Frontier of Large-Scale Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
BigSSL was published by Google,Apple, in United States of America, in January 2021. The organisation is categorised as industry,Industry.
It works in Speech, and is recorded as doing speech recognition (ASR), Audio classification.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Around 100,530,000,000 tokens went into training it.
Ο λόγος που εμφανίζεται σε αυτόν τον κατάλογο είναι η βελτίωση sOTA.
Απαντήσεις
BigSSL — Συχνές ερωτήσεις
What GPU do I need to run BigSSL?
None. BigSSL is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is BigSSL open source?
No. BigSSL has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does BigSSL have?
BigSSL has 8B parameters. "... we study the utility of large models, with the parameter count ranging from 600M to 8B...". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created BigSSL?
BigSSL was published by Google,Apple, based in United States of America, categorised as industry,Industry.
When was BigSSL released?
BigSSL was published in January 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is BigSSL used for?
BigSSL works in Speech, and is recorded as handling speech recognition (ASR), Audio classification. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Η άλλη κατεύθυνση
Βλέποντάς το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινάει από το μοντέλο. Αν ήδη διαθέτετε μια κάρτα και θέλετε να γνωρίζετε όλα όσα θα τρέξει, Ξεκινήστε από το υλικό αντί..