VALL-E
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
- Microsoft
- Tipo de organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 5 January 2023
- Autores
- Chengyi Wang, Sanyuan Chen, Yu Wu, Ziqiang Zhang, Long Zhou, Shujie Liu, Zhuo Chen, Yanqing Liu, Huaming Wang, Jinyu Li, Lei He, Sheng Zhao, Furu Wei
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Audio, Speech
- Tarea
- Speech synthesis, Text-to-speech (TTS)
- Enfoque
- Supervised
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
- 353M
- Datos de entrenamiento
- 76,800,000,000 tokens
"Both the AR model and the NAR model have the same transformer architecture with 12 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a feed-forward layer dimension of 4096, and a dropout of 0.1" Ben's script says that's 353M parameters, using n_block 12, d_model 1024, d_ff 4096, encoder only False https://github.com/bencottier/ml-parameter-count/blob/main/parameter_count.py
60k hours ~13,680 words/hour * 60,000 = 820800000 words https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.3pbt0hfgv7pq
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
- 1 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
"The models are trained using 16 NVIDIA TESLA V100 32GB GPUs with a batch size of 6k acoustic tokens per GPU for 800k steps" 353M * 800k * 6k * 6 = 1.01e19 16 V100s is 2080 teraFLOP or 2e15 FLOP so 1e19 would take 1.5 hours at 100% utilization or ~5 hours at 30%. Is that plausible?
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA V100
- Costo de computación
- $11
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
onlly demos https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vall-e-x/vall-e/
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
- 1,180
"VALL-E significantly outperforms the state-of-the-art zero-shot TTS system [Casanova et al., 2022b] in terms of speech naturalness and speaker similarity, with +0.12 comparative mean option score (CMOS) and +0.93 similarity mean option score (SMOS) improvement on LibriSpeech"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
VALL-E was published by Microsoft, in United States of America, in January 2023. The organisation is categorised as industry.
It works in Audio, Speech, and is recorded as doing speech synthesis, Text-to-speech (TTS).
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
Training it took roughly 1 × 10¹⁹ FLOP of computation, on NVIDIA V100 — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
The training set ran to roughly 76,800,000,000 tokens.
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: mejora sOTA.
Respuestas
VALL-E — Preguntas frecuentes
What GPU do I need to run VALL-E?
None. VALL-E 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 VALL-E open source?
No. VALL-E has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does VALL-E have?
VALL-E has 353M parameters. "Both the AR model and the NAR model have the same transformer architecture with 12 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a feed-forward layer dimension of 4096, and a dropout of 0.1" Ben's script says that's 353M parameters, using n_block 12, d_model 1024, d_ff 4096, encoder only False https://github.com/bencottier/ml-parameter-count/blob/main/parameter_count.py. 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 VALL-E?
VALL-E was published by Microsoft, based in United States of America, categorised as industry.
When was VALL-E released?
VALL-E was published in January 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 VALL-E used for?
VALL-E works in Audio, Speech, and is recorded as handling speech synthesis, Text-to-speech (TTS). 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.
How much compute was used to train VALL-E?
Around 1 × 10¹⁹ FLOP, on NVIDIA V100. 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.
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.