VALL-E X
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Microsoft
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 7 March 2023
- Auteurs
- Ziqiang Zhang, Long Zhou, Chengyi Wang, Sanyuan Chen, Yu Wu, Shujie Liu, Zhuo Chen, Yanqing Liu, Huaming Wang, Jinyu Li, Lei He, Sheng Zhao, Furu Wei
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-speech
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 700M
- Training gegevens
- 151,200,000,000 tokens
"For the cross-lingual codec language models, φMAR and φMNAR are both 12-layer Transformer decoders with an attention dimension of 1024 and the FFN dimension of 4096." These are two parts of the model. According to Ben's script, that's 353M parameters, or ~700M for both (https://github.com/bencottier/ml-parameter-count/blob/main/parameter_count.py)
70k hours, encoded by an 8 layer EnCodec, where each layer generates 75 encodings per second of 24 kHz audio. 70k hr * 3600 sec/hr * 75/sec = 18.9B audio encodings per layer φMAR is trained to autoregressively predict the each subsequent token in the first layer of encodings. φMNAR is trained to predict the remaining acoustic embedding layers after being shown both the first layer of the current input and the full set of embeddings from a previous sentence. Based on this, the total number of …
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 1.2 × 10²¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
" The batch sizes of speech and phonemes on each GPU are 1,400,000 (87.5 seconds) and 3,000, respectively. The maximum learning rate is 5e-4 with warm-up steps of 32,000. The model is pre-trained on 32 V100 GPUs for 400K step" 6CN: 6 * (1.4M + 3000) * 353M * 400k = 1.2e21 (2 OOM larger than our estimate for VALL-E, and would take ~46 days on the V100 cluster at 30% utilization. Seems perhaps a bit high?)
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA V100
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Likely
- Citaties
- 262
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Speak Foreign Languages with Your Own Voice: Cross-Lingual Neural Codec Language Modeling
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
VALL-E X werd gepubliceerd door Microsoft, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens March 2023. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-speech.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1.2 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 151,200,000,000 tekstokens
Antwoorden
VALL-E X — veelgestelde vragen
VALL-E X— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
VALL-E X— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
VALL-E X— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 700M. "For the cross-lingual codec language models, φMAR and φMNAR are both 12-layer Transformer decoders with an attention dimension of 1024 and the FFN dimension of 4096." These are two parts of the model. According to Ben's script, that's 353M parameters, or ~700M for both (https://github.com/bencottier/ml-parameter-count/blob/main/parameter_count.py). Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
VALL-E X— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Microsoft, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
VALL-E X— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in March 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
VALL-E X— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van translation, Speech synthesis, Speech recognition (ASR), Speech-to-speech. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
VALL-E X— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.2 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA V100. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.