E2 TTS

Zárt súlyok Microsoft 335M Paraméterek September 2024

Nincs becslés

Nincs hardver követelmény ennek a modellnek

A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
Microsoft
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
12 September 2024
Szerzők
Sefik Emre Eskimez, Xiaofei Wang, Manthan Thakker, Canrun Li, Chung-Hsien Tsai, Zhen Xiao, Hemin Yang, Zirun Zhu, Min Tang, Xu Tan, Yanqing Liu, Sheng Zhao, Naoyuki Kanda

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Speech
Feladat
Text-to-speech (TTS), Speech synthesis

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
335M

"The architecture incorporated U-Net [23] style skip connections, 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a linear layer dimension of 4096. The character embedding vocabulary size was 399.5 The total number of parameters amounted to 335 million"

Képzési adatok
245,760,000,000 tokens

"We utilized the Libriheavy dataset [30] to train our models. The Libriheavy dataset comprises 50,000 hours of read English speech from 6,736 speakers, accompanied by transcriptions that preserve case and punctuation marks." "We also used a proprietary 200,000 hours of training data to investigate the scalability of the E2 TTS model." "All models were trained for 800,000 mini-batch updates with an effective mini-batch size of 307,200 audio frames." Token count estimate: 307,200 × 800,000 = 2…

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás
4.9 × 10²⁰ FLOP

6 FLOP / token / parameter * 245760000000 tokens * 335000000 parameters = 4.939776e+20 FLOP

Hogyan jött létre
Operation counting

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Closed — provider access only
Modell hozzáférés
Unreleased
Képzés kód
Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
E2 TTS: Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

E2 TTS ki lett adva által Microsoft, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása text-to-speech (TTS), Speech synthesis.

Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.

Mi került a felépítésébe

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 4.9 × 10²⁰ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 245,760,000,000 szöveg tokenjei

Válaszok

E2 TTS — gyakori kérdések

01

E2 TTS— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

02

E2 TTS— Mire használják?

Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text-to-speech (TTS), Speech synthesis. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

03

E2 TTS— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 4.9 × 10²⁰ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

04

E2 TTS— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.

05

E2 TTS— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

06

E2 TTS— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 335M. "The architecture incorporated U-Net [23] style skip connections, 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a linear layer dimension of 4096. The character embedding vocabulary size was 399.5 The total number of parameters amounted to 335 million". Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

07

E2 TTS— Ki készítette ezt?

Kiadta Microsoft, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..