MuseNet
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
- OpenAI
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 25 April 2019
- Szerzők
- OpenAI
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Audio
- Feladat
- Audio generation
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
- 2B
- Képzési adatok
- tokens
From article: 72 Layers 24 Attention heads Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Attention: H*(W*(2*D+N)+N*M) 24*(1536*(2*64+64)+64*1536)=9437184 MLP: 1536*6144+6144*1536=18874368 Total parameters: 72*(9437184+18874368)=2038431744
“hundreds of thousands of MIDI files”
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
- 2.2 × 10²⁰ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
From article: 72 Layers 24 Attention heads 4096 ctx length Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Average sequence length: 5000 Epochs: 5 Training data: 500000 Forward FLOP: Attention: 2*H*(W*(2*D+N)+L*(D+N)+N*M) 2*24*(1536*(2*64+64)+4096*(64+64)+64*1536)=44040192 MLP: 2*(1536*6144+6144*1536)=37748736 Total forward flop: 72*(44040192+37748736)=5888802816 Training compute 5888802816*3*500000*5000*5=220830105600000000000=2.2e20
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
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Significant use
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- MuseNet
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
MuseNet ki lett adva által OpenAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2019. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Audio, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása audio generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 2.2 × 10²⁰ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: significant use.
Válaszok
MuseNet — gyakori kérdések
MuseNet— Mire használják?
Működik a területen a Audio, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot audio generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
MuseNet— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.2 × 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.
MuseNet— 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.
MuseNet— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
MuseNet— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2B. From article: 72 Layers 24 Attention heads Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Attention: H*(W*(2*D+N)+N*M) 24*(1536*(2*64+64)+64*1536)=9437184 MLP: 1536*6144+6144*1536=18874368 Total parameters: 72*(9437184+18874368)=2038431744. 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.
MuseNet— Ki készítette ezt?
Kiadta OpenAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
MuseNet— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..