Conformer
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
- Τύπος οργάνωσης
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 16 May 2020
- Συγγραφείς
- Anmol Gulati, James Qin, Chung-Cheng Chiu, Niki Parmar, Yu Zhang, Jiahui Yu, Wei Han, Shibo Wang, Zhengdong Zhang, Yonghui Wu, Ruoming Pang
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)
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
- 118.8M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
118.8M for Conformer(L)
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
- Highly cited,SOTA improvement
- Καταγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Αναφορές
- 4,054
"Conformer significantly outperforms the previous Transformer and CNN based models achieving state-of-the-art accuracies. On the widely used LibriSpeech benchmark, our model achieves WER of 2.1%/4.3% without using a language model and 1.9%/3.9% with an external language model on test/testother"
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία.
- Αναφορά
- Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
Conformer was published by Google, in United States of America, in May 2020. It comes out of industry.
It works in Speech, and is recorded as doing speech recognition (ASR).
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Τι απαιτήθηκε για την κατασκευή του
Its inclusion criterion is highly cited,SOTA improvement.
Απαντήσεις
Conformer — Συχνές ερωτήσεις
Who created Conformer?
Conformer was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was Conformer released?
Conformer was published in May 2020. 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 Conformer used for?
Conformer works in Speech, and is recorded as handling speech recognition (ASR). Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Conformer?
None. Conformer 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 Conformer open source?
No. Conformer has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Conformer have?
Conformer has 118.8M parameters. 118.8M for Conformer(L). 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.
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..