Conformer

Zárt súlyok Google 118.8M Paraméterek May 2020

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
Google
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
16 May 2020
Szerzők
Anmol Gulati, James Qin, Chung-Cheng Chiu, Niki Parmar, Yu Zhang, Jiahui Yu, Wei Han, Shibo Wang, Zhengdong Zhang, Yonghui Wu, Ruoming Pang

Mit csinál

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

Tartomány
Speech
Feladat
Speech recognition (ASR)

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
118.8M

118.8M for Conformer(L)

Képzési adatok
tokens

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.

Miért követik nyomon
Highly cited,SOTA improvement

"Conformer significantly outperforms the previous Transformer and CNN based models achieving state-of-the-art accuracies. On the widely used LibriSpeech benchmark, our model achieves WER of 2.1%/4.3% without using a language model and 1.9%/3.9% with an external language model on test/testother"

Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
4,054

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

Conformer ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2020. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Mi került a felépítésébe

A kiválasztási kritériuma: highly cited,SOTA improvement.

Válaszok

Conformer — gyakori kérdések

01

Conformer— Ki készítette ezt?

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

02

Conformer— Mikor adták ki?

Kibocsátották a May 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

03

Conformer— 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.

04

Conformer— 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

Conformer— Nyílt forráskódú?

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

06

Conformer— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 118.8M. 118.8M for Conformer(L). 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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..