DeepSpeech2 (English)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Baidu Research - Silicon Valley AI Lab
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 8 December 2015
- Auteurs
- Dario Amodei, Rishita Anubhai, Eric Battenberg, Carl Case, Jared Casper, Bryan Catanzaro, Jingdong Chen, Mike Chrzanowski, Adam Coates, Greg Diamos, Erich Elsen, Jesse Engel, Linxi Fan, Christopher Fougner, Tony Han, Awni Hannun, Billy Jun, Patrick LeGresley, Libby Lin, Sharan Narang, Andrew Ng, Sherjil Ozair, Ryan Prenger, Jonathan Raiman, Sanjeev Satheesh, David Seetapun, Shubho Sengupta, Yi Wan…
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Speech
- Tâche
- Speech recognition (ASR)
- Format numérique
- FP32
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 38M
- Données d'entraînement
- 716,400,000 tokens
All networks have 38 million parameters.
"Our English speech system is trained on 11,940 hours of speech, while the Mandarin system is trained on 9,400 hours." 11,940 * 13,680 = 163339200
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting,Third-party estimation
1 timestep = (1280 hidden units)^2 * (7 RNN layers * 4 matrices for bidirectional + 2 DNN layers) * (2 for doubling parameters from 36M to 72M) = 98 MFLOP 20 epochs * 12,000 hours * 3600 seconds/hour * 50 samples/sec * 98 MFLOP * 3 add-multiply * 2 backprop = 26,000 PF = 0.30 pfs-days See also AI and Compute by Dario Amodei and OpenAI https://openai.com/research/ai-and-compute
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X
- Chips utilisés
- 16
- Heures de puce
- 1,920
- Temps en temps réel
- 120 hours
- Utilisation du matériel
- HFU 46.7%
- Consommation d'énergie
- 8.5 kW
- Coût de calcul
- $214
"5 days" from AI and Compute https://openai.com/index/ai-and-compute/
"Overall the system sustains approximately 50 teraFLOP/second when training on 16 GPUs. This amounts to 3 teraFLOP/second per GPU which is about 50% of peak theoretical performance" HFU = (50/16) TFLOP / 6.69 TFLOP = 0.4670
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Modèle Frontier
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 3,150
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
DeepSpeech2 (English) a été publié par Baidu Research - Silicon Valley AI Lab, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2015. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de speech recognition (ASR).
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 2.6 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 716,400,000 jetons de texte
Réponses
DeepSpeech2 (English) — questions courantes
DeepSpeech2 (English)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Baidu Research - Silicon Valley AI Lab, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
DeepSpeech2 (English)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2015. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
DeepSpeech2 (English)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de speech recognition (ASR). Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
DeepSpeech2 (English)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.6 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
DeepSpeech2 (English)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
DeepSpeech2 (English)— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
DeepSpeech2 (English)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 38M. All networks have 38 million parameters. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.