Multilingual DNN
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Organisatie type
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 26 May 2013
- Auteurs
- G. Heigold, Vincent Vanhoucke, A. Senior, Patrick Nguyen, Marc'Aurelio Ranzato, M. Devin, J. Dean
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Speech recognition (ASR)
- Benadering
- Supervised
- Numerical format
- FP32
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 206.9M
- Opleidingsgegevens
- 3,103,200,000 tokens
"The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*35…
Trained on 80+100+220+270+920+1140+1450+1460+1490+1490=8620h of speech data (Table 1) Conversion to words using an estimate of 150 wpm: 8620*60*150=77580000 words
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het net trok.
- Wall-clock time
- 672 hours (28 days)
"increased training time of roughly four weeks" 4*7*24=672 hours of training
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement,Training cost
- Vereiste vertrouwen
- Confident
I don't see any standard benchmarks where they would claim SOTA results
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Multilingual acoustic models using distributed deep neural networks
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Multilingual DNN was published by Google, in United States of America, in May 2013. It comes out of industry.
It works in Speech, and is recorded as doing speech recognition (ASR).
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Wat erin is gestopt om het te bouwen
Around 3,103,200,000 tokens went into training it.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement,Training cost.
Antwoorden
Multilingual DNN — Veelgestelde vragen
What is Multilingual DNN used for?
Multilingual DNN works in Speech, and is recorded as handling speech recognition (ASR). A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Multilingual DNN?
None. Multilingual DNN is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Multilingual DNN open source?
The licensing for Multilingual DNN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Multilingual DNN have?
Multilingual DNN has 206.9M parameters. "The input for the DNN is eleven contiguous frames of 40-dimensional log-filterbank features. The DNN consists of four hidden layers each with 2560 nodes" Network structure: 3 multilingual shared layers, 1 language specific hidden layer + output layer (Figure 2) Language specific layer output sizes: 1600, 3300, 2900, 5700, 3500, 5500, 6200, 4700, 5100, 4900, 3700 (Table 1) Shared: 11*40*2560+2560*2560+2560*2560=14233600 Language heads: 11*2560*2560+2560*1600+2560*3300+2560*2900+2560*5700+2560*3500+2560*5500+2560*6200+2560*4700+2560*5100+2560*4900+2560*3700=192665600 Total: 14233600+192665600=206899200=2e8. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Multilingual DNN?
Multilingual DNN was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was Multilingual DNN released?
Multilingual DNN was published in May 2013. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.