VALL-E
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
- 5 January 2023
- Auteurs
- Chengyi Wang, Sanyuan Chen, Yu Wu, Ziqiang Zhang, Long Zhou, 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
- Audio, Speech
- Taak
- Speech synthesis, Text-to-speech (TTS)
- Aanpak
- Supervised
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
- 353M
- Training gegevens
- 76,800,000,000 tokens
"Both the AR model and the NAR model have the same transformer architecture with 12 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a feed-forward layer dimension of 4096, and a dropout of 0.1" Ben's script says that's 353M parameters, using n_block 12, d_model 1024, d_ff 4096, encoder only False https://github.com/bencottier/ml-parameter-count/blob/main/parameter_count.py
60k hours ~13,680 words/hour * 60,000 = 820800000 words https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.3pbt0hfgv7pq
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 × 10¹⁹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
"The models are trained using 16 NVIDIA TESLA V100 32GB GPUs with a batch size of 6k acoustic tokens per GPU for 800k steps" 353M * 800k * 6k * 6 = 1.01e19 16 V100s is 2080 teraFLOP or 2e15 FLOP so 1e19 would take 1.5 hours at 100% utilization or ~5 hours at 30%. Is that plausible?
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
- Rekenkosten
- $11
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
- Training code
- Unreleased
onlly demos https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vall-e-x/vall-e/
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.
- Basis model
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Speculative
- Citaties
- 1,180
"VALL-E significantly outperforms the state-of-the-art zero-shot TTS system [Casanova et al., 2022b] in terms of speech naturalness and speaker similarity, with +0.12 comparative mean option score (CMOS) and +0.93 similarity mean option score (SMOS) improvement on LibriSpeech"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
VALL-E werd gepubliceerd door Microsoft, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens January 2023. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Audio, Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech synthesis, Text-to-speech (TTS).
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 1 × 10¹⁹ 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.
De trainingsset liep naar ongeveer 76,800,000,000 tekstokens
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Antwoorden
VALL-E — veelgestelde vragen
VALL-E— 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— 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— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 353M. "Both the AR model and the NAR model have the same transformer architecture with 12 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a feed-forward layer dimension of 4096, and a dropout of 0.1" Ben's script says that's 353M parameters, using n_block 12, d_model 1024, d_ff 4096, encoder only False 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— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Microsoft, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
VALL-E— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 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— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Audio, Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech synthesis, Text-to-speech (TTS). Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
VALL-E— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1 × 10¹⁹ 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.