MS-ensemble-speech-recognition
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
- Microsoft
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 12 September 2016
- Συγγραφείς
- Wayne Xiong, J. Droppo, Xuedong Huang, F. Seide, M. Seltzer, A. Stolcke, Dong Yu, G. Zweig
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Speech
- Εργασία
- Speech recognition (ASR)
- Προσέγγιση
- Supervised
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
- 3.2B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 11,140,000,000 tokens
Large ensemble CNNs: 85000000 + 38000000 + 65000000 = 188000000 = 188M LSTMs: 40 / 140 input - 6*512 layers - 9000 / 27000 output 4*(140+512)*512 + 5*4*(512+512)*512 + 4*(512+27000)*27000=2983117056 LM: 1000*1000 = 1000000 + Embedding Total: 1000000+2983117056+188000000=3172117056 (underestimate because it doesn't account for embeddings)
2000h of audio data + 85M words of text data
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
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
https://paperswithcode.com/sota/speech-recognition-on-switchboard-hub500
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- The microsoft 2016 conversational speech recognition system
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Υπόβαθρο
MS-ensemble-speech-recognition δημοσιεύθηκε από Microsoft, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια September 2016. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Speech, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του speech recognition (ASR).
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 11,140,000,000 κωδικοί κειμένου
Το κριτήριο συμπερασμού του: sOTA improvement.
Απαντήσεις
MS-ensemble-speech-recognition — κοινές ερωτήσεις
MS-ensemble-speech-recognition— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Speech, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του speech recognition (ASR). Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
MS-ensemble-speech-recognition— 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.
MS-ensemble-speech-recognition— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
MS-ensemble-speech-recognition— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 3.2B. Large ensemble CNNs: 85000000 + 38000000 + 65000000 = 188000000 = 188M LSTMs: 40 / 140 input - 6*512 layers - 9000 / 27000 output 4*(140+512)*512 + 5*4*(512+512)*512 + 4*(512+27000)*27000=2983117056 LM: 1000*1000 = 1000000 + Embedding Total: 1000000+2983117056+188000000=3172117056 (underestimate because it doesn't account for embeddings). 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.
MS-ensemble-speech-recognition— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Microsoft, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
MS-ensemble-speech-recognition— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε September 2016. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
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.