Universal-1
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
- AssemblyAI
- Szervezet típusa
- Industry
- Közölt
- 3 April 2024
- Szerzők
- Francis McCann (lead), Luka Chkhetiani (lead), Andrew Ehrenberg, Robert McHardy, Rami Botros, Yash Khare, Andrea Vanzo, Taufiquzzaman Peyash, Gabriel Oexle, Michael Liang, Ilya Sklyar, Ahmed Etefy, Daniel McCrystal, William Pipsico Ferreira, Ruben Bousbib, Ben Gotthold, Soheyl Bahadoori, Enver Fakhan, Rahul Bagai, Mez Rashid, James He, Takuya Yoshioka, Travis Kupsche, Domenic Donato, Marco Ramponi…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Speech
- Feladat
- Speech recognition (ASR)
- Alapmodell
- Conformer
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
- 600M
- Képzési adatok
- tokens
"Training on more than 12.5 million hours of diverse multilingual audio data, 600M-parameter Conformer RNN-T based Universal-1 achieves remarkable robustness"
"Trained on over 12.5 million hours of multilingual audio data" + fine-tuning 150K hours "A batch size of 2048 is used."
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- Google TPU v5e
- Hardverhasználat
- MFU 54.0%
"Pre-training was performed on a cluster of v5e TPU chips, operating with 54% Model Flops Utilization (MFU), thanks to our optimized JAX implementation."
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
- API access
- 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
- Robust and accurate multilingual speech-to-text
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Universal-1 ki lett adva által AssemblyAI, alatt April 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Conformer. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
Universal-1 — gyakori kérdések
Universal-1— 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.
Universal-1— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Universal-1— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 600M. "Training on more than 12.5 million hours of diverse multilingual audio data, 600M-parameter Conformer RNN-T based Universal-1 achieves remarkable robustness". 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.
Universal-1— Ki készítette ezt?
Kiadta AssemblyAI, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Universal-1— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Universal-1— Mire használják?
Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..