Movie Gen Audio
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
- Meta AI
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 4 October 2024
- Autori
- Adam Polyak, Amit Zohar, Andrew Brown, Andros Tjandra, Animesh Sinha, Ann Lee, Apoorv Vyas, Bowen Shi, Chih-Yao Ma, Ching-Yao Chuang, David Yan, Dhruv Choudhary, Dingkang Wang, Geet Sethi, Guan Pang, Haoyu Ma, Ishan Misra, Ji Hou, Jialiang Wang, Kiran Jagadeesh, Kunpeng Li, Luxin Zhang, Mannat Singh, Mary Williamson, Matt Le, Mitesh Kumar Singh, Peizhao Zhang, Peter Vajda, Quentin Duval, Rohit Gir…
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Audio
- Compito
- Audio generation
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
- 13B
- Dati di addestramento
- tokens
13B
It was trained on O(1k) hours of audio
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
- 1.4 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
Pre trained for 14 days on 384 H100s. I assumed a 0.3 utilization rate
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 H100 SXM5 80GB
- Chip utilizzati
- 384
- Tempo di parete
- 360 hours (15 days)
- Consumo energetico
- 529.4 kW
14 days of pretraining, 1 day of fine tuning
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
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Movie Gen: A Cast of Media Foundation Models
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Movie Gen Audio è stato pubblicato da Meta AI, nel paese registrato come United States of America, durante October 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Audio, ed è registrato come eseguire il compito di audio generation.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 1.4 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
Movie Gen Audio — domande comuni
Movie Gen Audio— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Audio, e viene registrato come gestire il compito di audio generation. 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.
Movie Gen Audio— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.4 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.
Movie Gen Audio— 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.
Movie Gen Audio— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Movie Gen Audio— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 13B. 13B. 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.
Movie Gen Audio— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Meta AI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Movie Gen Audio— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2024. 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.