DeepSpeech2 (English)
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
- Baidu Research - Silicon Valley AI Lab
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 8 December 2015
- Autori
- Dario Amodei, Rishita Anubhai, Eric Battenberg, Carl Case, Jared Casper, Bryan Catanzaro, Jingdong Chen, Mike Chrzanowski, Adam Coates, Greg Diamos, Erich Elsen, Jesse Engel, Linxi Fan, Christopher Fougner, Tony Han, Awni Hannun, Billy Jun, Patrick LeGresley, Libby Lin, Sharan Narang, Andrew Ng, Sherjil Ozair, Ryan Prenger, Jonathan Raiman, Sanjeev Satheesh, David Seetapun, Shubho Sengupta, Yi Wan…
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)
- Formato numerico
- FP32
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
- 38M
- Dati di addestramento
- 716,400,000 tokens
All networks have 38 million parameters.
"Our English speech system is trained on 11,940 hours of speech, while the Mandarin system is trained on 9,400 hours." 11,940 * 13,680 = 163339200
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting,Third-party estimation
1 timestep = (1280 hidden units)^2 * (7 RNN layers * 4 matrices for bidirectional + 2 DNN layers) * (2 for doubling parameters from 36M to 72M) = 98 MFLOP 20 epochs * 12,000 hours * 3600 seconds/hour * 50 samples/sec * 98 MFLOP * 3 add-multiply * 2 backprop = 26,000 PF = 0.30 pfs-days See also AI and Compute by Dario Amodei and OpenAI https://openai.com/research/ai-and-compute
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
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X
- Chip utilizzati
- 16
- Chip-ore
- 1,920
- Tempo di parete
- 120 hours
- Utilizzo dell'hardware
- HFU 46.7%
- Consumo energetico
- 8.5 kW
- Costo di calcolo
- $214
"5 days" from AI and Compute https://openai.com/index/ai-and-compute/
"Overall the system sustains approximately 50 teraFLOP/second when training on 16 GPUs. This amounts to 3 teraFLOP/second per GPU which is about 50% of peak theoretical performance" HFU = (50/16) TFLOP / 6.69 TFLOP = 0.4670
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 3,150
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
DeepSpeech2 (English) è stato pubblicato da Baidu Research - Silicon Valley AI Lab, nel paese registrato come United States of America, durante December 2015. 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).
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.6 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 716,400,000 token di testo
Risposte
DeepSpeech2 (English) — domande comuni
DeepSpeech2 (English)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Baidu Research - Silicon Valley AI Lab, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
DeepSpeech2 (English)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2015. 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.
DeepSpeech2 (English)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech recognition (ASR). Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
DeepSpeech2 (English)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.6 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
DeepSpeech2 (English)— 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.
DeepSpeech2 (English)— 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.
DeepSpeech2 (English)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 38M. All networks have 38 million parameters. 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.
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.