Multilingual DNN
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
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 26 May 2013
- Autori
- G. Heigold, Vincent Vanhoucke, A. Senior, Patrick Nguyen, Marc'Aurelio Ranzato, M. Devin, J. Dean
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
- 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
- 206.9M
- Dati di addestramento
- 3,103,200,000 tokens
"The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*35…
Trained on 80+100+220+270+920+1140+1450+1460+1490+1490=8620h of speech data (Table 1) Conversion to words using an estimate of 150 wpm: 8620*60*150=77580000 words
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Tempo di parete
- 672 hours (28 days)
"increased training time of roughly four weeks" 4*7*24=672 hours of training
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,Training cost
- Record fiducia
- Confident
I don't see any standard benchmarks where they would claim SOTA results
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Multilingual acoustic models using distributed deep neural networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Multilingual DNN è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante May 2013. Esce da un'organizzazione categorizzata come 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
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 3,103,200,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement,Training cost.
Risposte
Multilingual DNN — domande comuni
Multilingual DNN— 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.
Multilingual DNN— 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.
Multilingual DNN— 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.
Multilingual DNN— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 206.9M. "The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*3500+2560*5500+2560*6200+2560*4700+2560*5100+2560*4900+2560*3700=192665600 Total: 14233600+192665600=206899200=2e8. 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.
Multilingual DNN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Multilingual DNN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2013. 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.