Fugatto 1
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
- NVIDIA
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 25 November 2024
- Auteurs
- Rafael Valle, Rohan Badlani, Zhifeng Kong, Sang-gil Lee, Arushi Goel, Sungwon Kim, Joao Felipe Santos, Shuqi Dai, Siddharth Gururani, Aya AlJa'fari, Alex Liu, Kevin Shih, Wei Ping, Bryan Catanzaro
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Multimodal, Language, Audio
- Tâche
- Audio generation
- Approche
- Supervised
- Format numérique
- Unknown
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
- 2.5B
- Données d'entraînement
- tokens
"our dataset is comprised of at least 50,000 hours of audio"
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 A100
- Chips utilisés
- 32
- Consommation d'énergie
- 25.2 kW
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
demos only https://fugatto.github.io/
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
- Confiance d'enregistrement
- Confident
"We showcase Fugatto’s performance on traditional TTA benchmarks that measure a model’s ability to synthesize general sounds (AudioCAPS) and music (MusicCAPS) that follow instructions provided in text. We use the metrics (FD, FAD, and IS) and data splits (train, test) used in Kong et al. (2024b). Results in Table 3a and Table 3b shows that our model achieves strictly better scores than existing generalist models, while occasionally outperforming expert models"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Fugatto 1 - Foundational Generative Audio Transformer Opus 1
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Fugatto 1 a été publié par NVIDIA, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Audio, et est enregistré comme exécutant la tâche de audio generation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.
Réponses
Fugatto 1 — questions courantes
Fugatto 1— 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.
Fugatto 1— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Fugatto 1— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 2.5B. 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.
Fugatto 1— qui l'a créé ?
Il a été publié par NVIDIA, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Fugatto 1— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2024. 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.
Fugatto 1— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Multimodal, Language, Audio, et est enregistré comme gérant la tâche de audio generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.