Multilingual DNN
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
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 26 May 2013
- Szerzők
- G. Heigold, Vincent Vanhoucke, A. Senior, Patrick Nguyen, Marc'Aurelio Ranzato, M. Devin, J. Dean
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Speech
- Feladat
- Speech recognition (ASR)
- Megközelítés
- Supervised
- Numerikus formátum
- FP32
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
- 206.9M
- Képzési adatok
- 3,103,200,000 tokens
"The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*35…
Trained on 80+100+220+270+920+1140+1450+1460+1490+1490=8620h of speech data (Table 1) Conversion to words using an estimate of 150 wpm: 8620*60*150=77580000 words
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 672 hours (28 days)
"increased training time of roughly four weeks" 4*7*24=672 hours of training
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement,Training cost
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
I don't see any standard benchmarks where they would claim SOTA results
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Multilingual acoustic models using distributed deep neural networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Multilingual DNN ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2013. 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 képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 3,103,200,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement,Training cost.
Válaszok
Multilingual DNN — gyakori kérdések
Multilingual DNN— Mire használják?
Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Multilingual DNN— 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.
Multilingual DNN— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Multilingual DNN— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 206.9M. "The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*3500+2560*5500+2560*6200+2560*4700+2560*5100+2560*4900+2560*3700=192665600 Total: 14233600+192665600=206899200=2e8. 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.
Multilingual DNN— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Multilingual DNN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2013. 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..