ContextNet + Noisy Student
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
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 19 January 2020
- Auteurs
- Daniel S. Park, Yu Zhang, Ye Jia, Wei Han, Chung-Cheng Chiu, Bo Li, Yonghui Wu, Quoc V. Le
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Speech recognition (ASR)
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.
- Training gegevens
- tokens
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
- 8.2 × 10²¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
"We train 6 generations of models numbered 0 to 5, where we count the baseline model trained with the supervised set as the zeroth generation. Each generation is trained ... on 32 Google Cloud TPU chips for 10 days." The TPU version is likely v3 given this is a 2020 paper. we get 6 * 10 * 24 * 3600 * 32 * 123 tflops * 0.4 (assumed utilization) = 8.16e21
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- Google TPU v3
- Kloktijd
- 1,440 hours (60 days)
- Rekenkosten
- $14,226
roughly 10 days
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
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 264
"We are thus able to improve upon the previous state-of-the-art clean/noisy test WERs achieved on LibriSpeech 100h (4.74%/12.20%) and LibriSpeech (1.9%/4.1%)"
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Improved Noisy Student Training for Automatic Speech Recognition
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
ContextNet + Noisy Student werd gepubliceerd door Google, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens January 2020. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech recognition (ASR).
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 8.2 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v3. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De inclusiecriteria: sOTA improvement.
Antwoorden
ContextNet + Noisy Student — veelgestelde vragen
ContextNet + Noisy Student— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
ContextNet + Noisy Student— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
ContextNet + Noisy Student— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
ContextNet + Noisy Student— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2020. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
ContextNet + Noisy Student— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR). Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
ContextNet + Noisy Student— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 8.2 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als Google TPU v3. 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.
ContextNet + Noisy Student— 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.
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.