DistBelief Speech
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
- 3 December 2012
- Szerzők
- J. Dean, G. Corrado, R. Monga, Kai Chen, M. Devin, Quoc V. Le, Mark Z. Mao, Marc'Aurelio Ranzato, A. Senior, P. Tucker, Ke Yang, A. Ng
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
- 47.2M
- Képzési adatok
- 1,100,000,000 tokens
"We used a deep network with five layers: four hidden layer with sigmoidal activations and 2560 nodes each, and a softmax output layer with 8192 nodes." "The network was fully-connected layer-to-layer, for a total of approximately 42 million model parameters." 2560*2560*4+2560*8192=47185920
"We trained on a data set of 1.1 billion weakly labeled examples"
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
- 3.1 × 10¹⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
https://www.wolframalpha.com/input?i=6+FLOP+*+47185920+*+1.1+billion Number of epochs unknown but most likely 1 and probably under 30. We could narrow down the uncertainty further if we knew something about the hardware.
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 120 hours
Figure 4
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
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Large Scale Distributed Deep Networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
DistBelief Speech ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2012. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 3.1 × 10¹⁷ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 1,100,000,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
DistBelief Speech — gyakori kérdések
DistBelief Speech— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
DistBelief Speech— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 47.2M. "We used a deep network with five layers: four hidden layer with sigmoidal activations and 2560 nodes each, and a softmax output layer with 8192 nodes." "The network was fully-connected layer-to-layer, for a total of approximately 42 million model parameters." 2560*2560*4+2560*8192=47185920. 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.
DistBelief Speech— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
DistBelief Speech— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2012. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DistBelief Speech— 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.
DistBelief Speech— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.1 × 10¹⁷ 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.
DistBelief Speech— 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.
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..