NETtalk reimplementation
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
- Oregon State University
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 June 1990
- Auteurs
- Thomas G. Dietterich, Hermann Hild, Ghulum Bakiri
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Speech
- Tâche
- Text-to-speech (TTS)
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
- 27.5K
- Données d'entraînement
- 7,242 tokens
- Époques
- 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“
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
- 3.6 × 10¹⁰ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Updated FLOP estimate: 2*27480*3*1000*7.24*30=35811936000=3.6e10
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
- Pourquoi c'est suivi
- Historical significance,Training cost
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- A Comparative Study of ID3 and Backpropagation for English Text-to-speech Mapping
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
NETtalk reimplementation a été publié par Oregon State University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 1990. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de text-to-speech (TTS).
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
La production a nécessité des calculs totalisant environ 3.6 × 10¹⁰ FLOP. 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 7,242 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. historical significance,Training cost.
Réponses
NETtalk reimplementation — questions courantes
NETtalk reimplementation— 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.
NETtalk reimplementation— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 27.5K. 203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”. 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.
NETtalk reimplementation— qui l'a créé ?
Il a été publié par Oregon State University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
NETtalk reimplementation— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 1990. 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.
NETtalk reimplementation— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de text-to-speech (TTS). Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
NETtalk reimplementation— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 3.6 × 10¹⁰ 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.
NETtalk reimplementation— 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.