DistBelief Speech
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
- 3 December 2012
- Auteurs
- J. Dean, G. Corrado, R. Monga, Kai Chen, M. Devin, Quoc V. Le, Mark Z. Mao, Marc'Aurelio Ranzato, A. Senior, P. Tucker, Ke Yang, A. Ng
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)
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
- 47.2M
- Données d'entraînement
- 1,100,000,000 tokens
"We used a deep network with five layers: four hidden layer with sigmoidal activations and 2560 nodes each, and a softmax output layer with 8192 nodes." "The network was fully-connected layer-to-layer, for a total of approximately 42 million model parameters." 2560*2560*4+2560*8192=47185920
"We trained on a data set of 1.1 billion weakly labeled examples"
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
- 3.1 × 10¹⁷ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
https://www.wolframalpha.com/input?i=6+FLOP+*+47185920+*+1.1+billion Number of epochs unknown but most likely 1 and probably under 30. We could narrow down the uncertainty further if we knew something about the hardware.
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
- 120 hours
Figure 4
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
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Large Scale Distributed Deep Networks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
DistBelief Speech a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2012. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de speech recognition (ASR).
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 3.1 × 10¹⁷ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 1,100,000,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited.
Réponses
DistBelief Speech — questions courantes
DistBelief Speech— 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.
DistBelief Speech— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 47.2M. "We used a deep network with five layers: four hidden layer with sigmoidal activations and 2560 nodes each, and a softmax output layer with 8192 nodes." "The network was fully-connected layer-to-layer, for a total of approximately 42 million model parameters." 2560*2560*4+2560*8192=47185920. 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.
DistBelief Speech— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
DistBelief Speech— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2012. 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.
DistBelief Speech— 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.
DistBelief Speech— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.1 × 10¹⁷ FLOP. 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.
DistBelief Speech— 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.
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.