NETtalk reimplementation
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
- Oregon State University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 June 1990
- Autori
- Thomas G. Dietterich, Hermann Hild, Ghulum Bakiri
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)
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
- 27.5K
- Dati di addestramento
- 7,242 tokens
- Epoche
- 30
203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”
“This training set was further subdivided to extract smaller training sets of 1000, 800, 400, 200, 100, and 50 words“
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
- 3.6 × 10¹⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
Updated FLOP estimate: 2*27480*3*1000*7.24*30=35811936000=3.6e10
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Perché è monitorato
- Historical significance,Training cost
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Comparative Study of ID3 and Backpropagation for English Text-to-speech Mapping
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
NETtalk reimplementation è stato pubblicato da Oregon State University, nel paese registrato come United States of America, durante June 1990. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di text-to-speech (TTS).
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 3.6 × 10¹⁰ FLOP. 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 7,242 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance,Training cost.
Risposte
NETtalk reimplementation — domande comuni
NETtalk reimplementation— 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.
NETtalk reimplementation— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 27.5K. 203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”. 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.
NETtalk reimplementation— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Oregon State University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
NETtalk reimplementation— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 1990. 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.
NETtalk reimplementation— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di text-to-speech (TTS). I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
NETtalk reimplementation— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.6 × 10¹⁰ FLOP. 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.
NETtalk reimplementation— 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.