Multilingual DNN
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
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 26 May 2013
- Auteurs
- G. Heigold, Vincent Vanhoucke, A. Senior, Patrick Nguyen, Marc'Aurelio Ranzato, M. Devin, J. Dean
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)
- Approche
- Supervised
- 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
- 206.9M
- Données d'entraînement
- 3,103,200,000 tokens
"The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*35…
Trained on 80+100+220+270+920+1140+1450+1460+1490+1490=8620h of speech data (Table 1) Conversion to words using an estimate of 150 wpm: 8620*60*150=77580000 words
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.
- Temps en temps réel
- 672 hours (28 days)
"increased training time of roughly four weeks" 4*7*24=672 hours of training
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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement,Training cost
- Confiance d'enregistrement
- Confident
I don't see any standard benchmarks where they would claim SOTA results
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Multilingual acoustic models using distributed deep neural networks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Multilingual DNN a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant May 2013. Cela provient d'une organisation classée comme 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 consommé un corpus d'environ 3,103,200,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement,Training cost.
Réponses
Multilingual DNN — questions courantes
Multilingual DNN— 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.
Multilingual DNN— 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.
Multilingual DNN— 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.
Multilingual DNN— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 206.9M. "The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*3500+2560*5500+2560*6200+2560*4700+2560*5100+2560*4900+2560*3700=192665600 Total: 14233600+192665600=206899200=2e8. 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.
Multilingual DNN— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Multilingual DNN— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2013. 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.
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.