Statistical continuous speech recognizer

Chiuso pesi Massachusetts Institute of Technology (MIT) April 1976

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.

In registrazione

Specifiche complete

Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
United States of America
Pubblicato
30 April 1976
Autori
Frederick Jelenick

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Speech
Compito
Speech recognition (ASR)

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
12,000 tokens

800 sentences, counting 15 words per sentence gives 12000 words "All the results given are for a training set of 800 sentences and a test set of 100 sentences"

Come è classificato

Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.

Registrare fiducia
Confident
Citazioni
1,591

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Continuous speech recognition by statistical methods
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Where it came from

Statistical continuous speech recognizer was published by Massachusetts Institute of Technology (MIT), in United States of America, in April 1976. It comes out of academia.

It works in Speech, and is recorded as doing speech recognition (ASR).

Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.

Come è stato addestrato

It was trained on about 12,000 tokens of text.

Risposte

Statistical continuous speech recognizer — Domande frequenti

01

Is Statistical continuous speech recognizer open source?

The licensing for Statistical continuous speech recognizer was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

02

How many parameters does Statistical continuous speech recognizer have?

No parameter count has been published for Statistical continuous speech recognizer, which is why no memory or speed figure appears on this page.

03

Who created Statistical continuous speech recognizer?

Statistical continuous speech recognizer was published by Massachusetts Institute of Technology (MIT), based in United States of America, categorised as academia.

04

When was Statistical continuous speech recognizer released?

Statistical continuous speech recognizer was published in April 1976. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

05

What is Statistical continuous speech recognizer used for?

Statistical continuous speech recognizer works in Speech, and is recorded as handling speech recognition (ASR). These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

06

What GPU do I need to run Statistical continuous speech recognizer?

None. Statistical continuous speech recognizer is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardando la questione dall'altra parte?

Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.