RNN for 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
- National Chiao Tung University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Taiwan
- Közölt
- 15 May 1998
- Szerzők
- SH Chen, SH Hwang, YR Wang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Speech
- Feladat
- Speech synthesis
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
- 7.5K
- Képzési adatok
- tokens
"The RNN generated a total of eigt output prosodic parameters. [...] The numbers of nodes in the first and second hidden layers were determined empirically and set to be 35 and 30, respectively" Figure 1 contains an overview of the architecture. Layer 1: (102 + 35 + 1)*35 parameters Layer 2: (43 + 35 + 1)*30 parameters Output layer: (30+8+1)*8 parameters
The data base was divided into two parts: a training set and an open test set. These two sets consisted of 28 191 and 7051 syllables, respectively. Of the top 10,000 Chinese words, 15% have 1 syllable, 78% have 2 syllables, and 7% have more than two syllables. Assuming 2 syllables per word, the training set is around 14100 words.
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
- 2.3 × 10¹¹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Third-party estimation
Extracted from AI and Compute (https://openai.com/blog/ai-and-compute/) charts by using https://automeris.io/WebPlotDigitizer/.
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 231
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- An RNN-based prosodic information synthesizer for Mandarin text-to-speech
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
RNN for speech ki lett adva által National Chiao Tung University, az országban rögzítve mint Taiwan, alatt May 1998. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech synthesis.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2.3 × 10¹¹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Válaszok
RNN for speech — gyakori kérdések
RNN for speech— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.3 × 10¹¹ 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.
RNN for 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.
RNN for 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.
RNN for speech— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 7.5K. "The RNN generated a total of eigt output prosodic parameters. [...] The numbers of nodes in the first and second hidden layers were determined empirically and set to be 35 and 30, respectively" Figure 1 contains an overview of the architecture. Layer 1: (102 + 35 + 1)*35 parameters Layer 2: (43 + 35 + 1)*30 parameters Output layer: (30+8+1)*8 parameters. 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.
RNN for speech— Ki készítette ezt?
Kiadta National Chiao Tung University, alapján Taiwan, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
RNN for speech— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 1998. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RNN for speech— Mire használják?
Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech synthesis. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
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..