MLN-ASR
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
- McGill University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Canada
- Közölt
- 1 August 1988
- Szerzők
- Renato De Mori, Yoshua Bengio, Régis Cardin
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
- 10K
- Képzési adatok
- 12,600 tokens
“For an MLN of about 10,000 links, the time was 115 CPU msecs for the recognition of a spoken letter and 317 msecs for the learning of a spoken letter on the SUN 4/280. A 20% reduction was obtained on the VAX 8650”
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 × 10⁸ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
“For an MLN of about 10,000 links, the time was 115 CPU msecs for the recognition of a spoken letter and 317 msecs for the learning of a spoken letter on the SUN 4/280. A 20% reduction was obtained on the VAX 8650”, “Learning and recognition were performed on a VAX 8650.” Dataset: 70*10*2=1400 (Train) 10*10*2=200 (Test) “The ten words of the El set were pronounced twice by 80 speakers (40 males and 40 females)” “The data from 70 speakers were used as a training set while the data from the remain…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 0 hours
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Data-Driven Execution of Multi-Layered Networks for Automatic Speech Recognition
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
MLN-ASR ki lett adva által McGill University, az országban rögzítve mint Canada, alatt August 1988. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
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.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 3 × 10⁸ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 12,600 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: historical significance.
Válaszok
MLN-ASR — gyakori kérdések
MLN-ASR— Ki készítette ezt?
Kiadta McGill University, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
MLN-ASR— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 1988. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
MLN-ASR— 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.
MLN-ASR— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3 × 10⁸ 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.
MLN-ASR— 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.
MLN-ASR— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
MLN-ASR— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 10K. “For an MLN of about 10,000 links, the time was 115 CPU msecs for the recognition of a spoken letter and 317 msecs for the learning of a spoken letter on the SUN 4/280. A 20% reduction was obtained on the VAX 8650”. 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.
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..