AudioLM
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Google Research
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 26 July 2023
- Autores
- Zalán Borsos, Raphaël Marinier, Damien Vincent, Eugene Kharitonov, Olivier Pietquin, Matt Sharifi, Dominik Roblek, Olivier Teboul, David Grangier, Marco Tagliasacchi, Neil Zeghidour
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Audio
- Tarea
- Audio generation
- Enfoque
- Self-supervised learning
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 1.5B
- Datos de entrenamiento
- 135,000,000,000 tokens
"We use identical decoder-only Transformers in all stages, with 12 layers, 16 attention heads, embedding dimension of 1024, feed-forward layer dimension of 4096 and dropout of 0.1, together with T5-style relative positional embeddings [38], resulting in a model parameter size of 0.3B per stage." Three stages (figure 2), and 300M per stage. Plus 600M parameters for w2v-BERT XL, so 1.5B total
60k hours of English speech 13680*60000 = 820800000 words https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.sxcem9l5k3ce
Entrenamiento de computación
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 3.9 × 10¹⁸ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
"We train each stage on 16 TPUv4s with batch size of 256 for 1M steps." That's for the 900M-param transformers If there's 256 passes in each batch, then using 6ND that's 900m * 256m * 6 = 1.3e18. sanity check: 16 tpu4s is 4.4e15 FLOP/s. 1.3e18 FLOP / 4.4e15 FLOP/s is 295 seconds. adjusting for utilization it would be ~1000 seconds or 15 minutes? probably too short, so 1.3e18 seems too low. upd there are 3 stages -> 1.3e18*3 = 3.9e+18 (Speculative due to reasoning above)
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- Google TPU v4
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Modelo base
- Yes
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Registrar confianza
- Speculative
- Citas
- 917
Compared to other systems without text supervision, AudioLM achieves the highest sWUGGY scores across both splits. Similarly, it also attains the highest score in the sBLIMP metric, improving by 8% relative over the previous state-of-the-art (CPC-BERT [59]).
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- AudioLM: a Language Modeling Approach to Audio Generation
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
De dónde vino
AudioLM was published by Google Research, in United States of America, in July 2023. It comes out of industry.
It works in Audio, and is recorded as doing audio generation.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a ellos a través de su proveedor. Ninguna tarjeta gráfica cambia eso.
Qué se utilizó para construirlo
Producing it required around 3.9 × 10¹⁸ FLOP of arithmetic, on Google TPU v4, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Around 135,000,000,000 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is sOTA improvement.
Respuestas
AudioLM — Preguntas frecuentes
Who created AudioLM?
AudioLM was published by Google Research, based in United States of America, categorised as industry.
When was AudioLM released?
AudioLM was published in July 2023. 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 AudioLM used for?
AudioLM works in Audio, and is recorded as handling audio generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train AudioLM?
Around 3.9 × 10¹⁸ FLOP, on Google TPU v4. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run AudioLM?
None. AudioLM 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 AudioLM open source?
No. AudioLM has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does AudioLM have?
AudioLM has 1.5B parameters. "We use identical decoder-only Transformers in all stages, with 12 layers, 16 attention heads, embedding dimension of 1024, feed-forward layer dimension of 4096 and dropout of 0.1, together with T5-style relative positional embeddings [38], resulting in a model parameter size of 0.3B per stage." Three stages (figure 2), and 300M per stage. Plus 600M parameters for w2v-BERT XL, so 1.5B total. 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.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.