Universal-2-TF
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
- AssemblyAI
- Szervezet típusa
- Industry
- Közölt
- 30 October 2024
- Szerzők
- Core Research Luka Chkhetiani (lead), Andrea Vanzo (lead), Yash Khare, Taufiquzzaman Peyash, Ilya Sklyar Research Contributors Michael Liang, Rami Botros, Ruben Bousbib Research Data Ahmed Etefy Benchmarking Pegah Ghahremani, Gabriel Oexle, Jaime Lorenzo Trueba Research Infrastructure William Pipsico Ferreira Production Engineering Ben Gotthold, Soheyl Bahadoori, Mimi Chiang, Aleksandar Mitov…
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Speech
- Feladat
- Speech recognition (ASR)
- Alapmodell
- Conformer
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
- 600M
- Képzési adatok
- tokens
1. ASR decoder: "Our models are based on an ASR decoder architecture called the Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T), which offers advantages in scalability, robustness against hallucinations, and timestamp accuracy—key factors for real-world usage at scale. We use a 600M parameter Conformer RNN-T model." 2. Text Formatting module.
1. ASR decoder:: "For Universal-2, we doubled the size of the supervised training dataset from 150,000 hours to 300,000 hours." "we first pre-trained an RNN-T encoder using 12.5 million hours of diverse, multilingual audio. After the pre-training, the encoder was combined with a randomly initialized decoder, and the entire model was fine-tuned using a combination of the supervised dataset described above and a pseudo-labeled dataset, similar to the approach used in Universal-1." 2. Text formatt…
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- API access
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Robust All-Neural Text Formatting for ASR
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Universal-2-TF ki lett adva által AssemblyAI, alatt October 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).
Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik Conformer. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Válaszok
Universal-2-TF — gyakori kérdések
Universal-2-TF— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 600M. 1. ASR decoder: "Our models are based on an ASR decoder architecture called the Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T), which offers advantages in scalability, robustness against hallucinations, and timestamp accuracy—key factors for real-world usage at scale. We use a 600M parameter Conformer RNN-T model." 2. Text Formatting module. 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.
Universal-2-TF— Ki készítette ezt?
Kiadta AssemblyAI, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Universal-2-TF— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Universal-2-TF— Mire használják?
Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Universal-2-TF— 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.
Universal-2-TF— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..