WaveNet
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
- Google DeepMind
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 12 September 2016
- Autori
- A Oord, S Dieleman, H Zen, K Simonyan
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Speech
- Compito
- Text-to-speech (TTS), Speech synthesis, Audio generation
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.
- Dati di addestramento
- 11,520,000,000 tokens
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 8,196
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- WaveNet: A Generative Model for Raw Audio
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
WaveNet è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante September 2016. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di text-to-speech (TTS), Speech synthesis, Audio generation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
È stato addestrato su un corpus di circa 11,520,000,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited.
Risposte
WaveNet — domande comuni
WaveNet— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
WaveNet— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
WaveNet— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
WaveNet— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2016. 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.
WaveNet— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di text-to-speech (TTS), Speech synthesis, Audio generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
WaveNet— 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.
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.