DeepSpeech2 (English)
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
- Baidu Research - Silicon Valley AI Lab
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 8 December 2015
- Auteurs
- Dario Amodei, Rishita Anubhai, Eric Battenberg, Carl Case, Jared Casper, Bryan Catanzaro, Jingdong Chen, Mike Chrzanowski, Adam Coates, Greg Diamos, Erich Elsen, Jesse Engel, Linxi Fan, Christopher Fougner, Tony Han, Awni Hannun, Billy Jun, Patrick LeGresley, Libby Lin, Sharan Narang, Andrew Ng, Sherjil Ozair, Ryan Prenger, Jonathan Raiman, Sanjeev Satheesh, David Seetapun, Shubho Sengupta, Yi Wan…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Speech recognition (ASR)
- Numerieke indeling
- FP32
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
- 38M
- Training gegevens
- 716,400,000 tokens
All networks have 38 million parameters.
"Our English speech system is trained on 11,940 hours of speech, while the Mandarin system is trained on 9,400 hours." 11,940 * 13,680 = 163339200
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
- 2.6 × 10¹⁹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting,Third-party estimation
1 timestep = (1280 hidden units)^2 * (7 RNN layers * 4 matrices for bidirectional + 2 DNN layers) * (2 for doubling parameters from 36M to 72M) = 98 MFLOP 20 epochs * 12,000 hours * 3600 seconds/hour * 50 samples/sec * 98 MFLOP * 3 add-multiply * 2 backprop = 26,000 PF = 0.30 pfs-days See also AI and Compute by Dario Amodei and OpenAI https://openai.com/research/ai-and-compute
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X
- Gebruikte chips
- 16
- Chip-uren
- 1,920
- Kloktijd
- 120 hours
- Hardwaregebruik
- HFU 46.7%
- Stroomverbruik
- 8.5 kW
- Rekenkosten
- $214
"5 days" from AI and Compute https://openai.com/index/ai-and-compute/
"Overall the system sustains approximately 50 teraFLOP/second when training on 16 GPUs. This amounts to 3 teraFLOP/second per GPU which is about 50% of peak theoretical performance" HFU = (50/16) TFLOP / 6.69 TFLOP = 0.4670
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.
- Grensmodel
- Yes
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 3,150
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
DeepSpeech2 (English) werd gepubliceerd door Baidu Research - Silicon Valley AI Lab, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens December 2015. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech recognition (ASR).
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 2.6 × 10¹⁹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 716,400,000 tekstokens
Antwoorden
DeepSpeech2 (English) — veelgestelde vragen
DeepSpeech2 (English)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Baidu Research - Silicon Valley AI Lab, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
DeepSpeech2 (English)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 2015. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
DeepSpeech2 (English)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR). 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.
DeepSpeech2 (English)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 2.6 × 10¹⁹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA GeForce GTX TITAN X. 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.
DeepSpeech2 (English)— 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.
DeepSpeech2 (English)— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
DeepSpeech2 (English)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 38M. All networks have 38 million parameters. 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.
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.