BigSSL
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Google,Apple
- Type d'organisation
- Industry,Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 10 January 2021
- Auteurs
- Yu Zhang, Daniel S. Park, Wei Han,James Qin, Anmol Gulati, Joel Shor, Aren Jansen, Yuanzhong Xu, Yanping Huang, Shibo Wang, Zongwei Zhou, Bo Li, Min Ma, William Chan, Jiahui Yu, Yongqiang Wang, Liangliang Cao, Khe Chai Sim, Bhuvana Ramabhadran, Tara N. Sainath, Françoise Beaufays, Zhifeng Chen, Quoc V. Le, Chung-Cheng Chiu, Ruoming Pang and Yonghui Wu
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Speech
- Tâche
- Speech recognition (ASR), Audio classification
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 8B
- Données d'entraînement
- 100,530,000,000 tokens
"... we study the utility of large models, with the parameter count ranging from 600M to 8B..."
Sum all values in Table VII, and add 34k for English VAD, and 926k for English Youtube = 3116k hours Note this involves significant self-training: "Noisy student training (NST) [23], [41] is a self-training method where a teacher model generates pseudo-labels for a large unlabeled dataset, which is in turn used to train a student model with augmentation." 1 hour ~ 13,680 words 13680 * 3116000 = 42626880000
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui décide si l'une des chiffres de carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Citations
- 204
Figure 1 "In particular, on an ASR task with 34k hours of labeled data, by fine-tuning an 8 billion parameter pre-trained Conformer model we can match state-of-the-art (SoTA) performance with only 3% of the training data and significantly improve SoTA with the full training set"
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- BigSSL: Exploring the Frontier of Large-Scale Semi-Supervised Learning for Automatic Speech Recognition
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que signifient les chiffres
À propos de ce modèle
BigSSL was published by Google,Apple, in United States of America, in January 2021. The organisation is categorised as industry,Industry.
It works in Speech, and is recorded as doing speech recognition (ASR), Audio classification.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Comment il a été entraîné
Around 100,530,000,000 tokens went into training it.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Réponses
BigSSL — Questions fréquentes
What GPU do I need to run BigSSL?
None. BigSSL 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 BigSSL open source?
No. BigSSL has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does BigSSL have?
BigSSL has 8B parameters. "... we study the utility of large models, with the parameter count ranging from 600M to 8B...". 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 BigSSL?
BigSSL was published by Google,Apple, based in United States of America, categorised as industry,Industry.
When was BigSSL released?
BigSSL was published in January 2021. 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 BigSSL used for?
BigSSL works in Speech, and is recorded as handling speech recognition (ASR), Audio classification. 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.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.