NETtalk reimplementation
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Oregon State University
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 June 1990
- Autores
- Thomas G. Dietterich, Hermann Hild, Ghulum Bakiri
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Speech
- Tarea
- Text-to-speech (TTS)
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 27.5K
- Datos de entrenamiento
- 7,242 tokens
- Épocas
- 30
203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”
“This training set was further subdivided to extract smaller training sets of 1000, 800, 400, 200, 100, and 50 words“
Cómputo de entrenamiento
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 qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 3.6 × 10¹⁰ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
Updated FLOP estimate: 2*27480*3*1000*7.24*30=35811936000=3.6e10
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Modelo Frontier
- Yes
- Por qué se rastrea
- Historical significance,Training cost
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- A Comparative Study of ID3 and Backpropagation for English Text-to-speech Mapping
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
NETtalk reimplementation fue publicado por Oregon State University, en el país registrado como United States of America, durante June 1990. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de text-to-speech (TTS).
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 3.6 × 10¹⁰ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 7,242 tokens de texto
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: historical significance,Training cost.
Respuestas
NETtalk reimplementation — preguntas comunes
NETtalk reimplementation— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
NETtalk reimplementation— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 27.5K. 203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
NETtalk reimplementation— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Oregon State University, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
NETtalk reimplementation— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 1990. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
NETtalk reimplementation— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de text-to-speech (TTS). Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
NETtalk reimplementation— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 3.6 × 10¹⁰ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
NETtalk reimplementation— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.