Universal-1
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- AssemblyAI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Pubblicato
- 3 April 2024
- Autori
- Francis McCann (lead), Luka Chkhetiani (lead), Andrew Ehrenberg, Robert McHardy, Rami Botros, Yash Khare, Andrea Vanzo, Taufiquzzaman Peyash, Gabriel Oexle, Michael Liang, Ilya Sklyar, Ahmed Etefy, Daniel McCrystal, William Pipsico Ferreira, Ruben Bousbib, Ben Gotthold, Soheyl Bahadoori, Enver Fakhan, Rahul Bagai, Mez Rashid, James He, Takuya Yoshioka, Travis Kupsche, Domenic Donato, Marco Ramponi…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Speech
- Compito
- Speech recognition (ASR)
- Modello di base
- Conformer
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 600M
- Dati di addestramento
- tokens
"Training on more than 12.5 million hours of diverse multilingual audio data, 600M-parameter Conformer RNN-T based Universal-1 achieves remarkable robustness"
"Trained on over 12.5 million hours of multilingual audio data" + fine-tuning 150K hours "A batch size of 2048 is used."
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v5e
- Utilizzo dell'hardware
- MFU 54.0%
"Pre-training was performed on a cluster of v5e TPU chips, operating with 54% Model Flops Utilization (MFU), thanks to our optimized JAX implementation."
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- API access
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Robust and accurate multilingual speech-to-text
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Universal-1 è stato pubblicato da AssemblyAI, durante April 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech recognition (ASR).
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Conformer. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
Universal-1 — domande comuni
Universal-1— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Universal-1— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Universal-1— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 600M. "Training on more than 12.5 million hours of diverse multilingual audio data, 600M-parameter Conformer RNN-T based Universal-1 achieves remarkable robustness". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Universal-1— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da AssemblyAI, un'organizzazione categorizzata come industry.
Universal-1— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Universal-1— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech recognition (ASR). I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.