WaveNet

Zárt súlyok Google DeepMind September 2016

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 DeepMind
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
12 September 2016
Szerzők
A Oord, S Dieleman, H Zen, K Simonyan

Mit csinál

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

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

Képzési adatok
11,520,000,000 tokens

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
Nyilvántartási bizalom
Unknown
Hivatkozások
8,196

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
WaveNet: A Generative Model for Raw Audio
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

WaveNet ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2016. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

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

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

Hogyan lett betanítva

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 11,520,000,000 szöveg tokenjei

Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.

Válaszok

WaveNet — gyakori kérdések

01

WaveNet— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

02

WaveNet— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

03

WaveNet— Ki készítette ezt?

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

04

WaveNet— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

WaveNet— Mire használják?

Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text-to-speech (TTS), Speech synthesis, Audio generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

06

WaveNet— 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.

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..