MS-ensemble-speech-recognition
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
- Microsoft
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 12 September 2016
- Autori
- Wayne Xiong, J. Droppo, Xuedong Huang, F. Seide, M. Seltzer, A. Stolcke, Dong Yu, G. Zweig
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)
- Approccio
- Supervised
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
- 3.2B
- Dati di addestramento
- 11,140,000,000 tokens
Large ensemble CNNs: 85000000 + 38000000 + 65000000 = 188000000 = 188M LSTMs: 40 / 140 input - 6*512 layers - 9000 / 27000 output 4*(140+512)*512 + 5*4*(512+512)*512 + 4*(512+27000)*27000=2983117056 LM: 1000*1000 = 1000000 + Embedding Total: 1000000+2983117056+188000000=3172117056 (underestimate because it doesn't account for embeddings)
2000h of audio data + 85M words of text data
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
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Likely
https://paperswithcode.com/sota/speech-recognition-on-switchboard-hub500
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- The microsoft 2016 conversational speech recognition system
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
MS-ensemble-speech-recognition è stato pubblicato da Microsoft, nel paese registrato come United States of America, durante September 2016. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech recognition (ASR).
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 11,140,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
MS-ensemble-speech-recognition — domande comuni
MS-ensemble-speech-recognition— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech recognition (ASR). Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
MS-ensemble-speech-recognition— 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.
MS-ensemble-speech-recognition— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
MS-ensemble-speech-recognition— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3.2B. Large ensemble CNNs: 85000000 + 38000000 + 65000000 = 188000000 = 188M LSTMs: 40 / 140 input - 6*512 layers - 9000 / 27000 output 4*(140+512)*512 + 5*4*(512+512)*512 + 4*(512+27000)*27000=2983117056 LM: 1000*1000 = 1000000 + Embedding Total: 1000000+2983117056+188000000=3172117056 (underestimate because it doesn't account for embeddings). 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.
MS-ensemble-speech-recognition— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
MS-ensemble-speech-recognition— 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.
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.