NETtalk reimplementation
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
- Oregon State University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 1 June 1990
- Auteurs
- Thomas G. Dietterich, Hermann Hild, Ghulum Bakiri
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Text-to-speech (TTS)
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
- 27.5K
- Training gegevens
- 7,242 tokens
- Epochs
- 30
203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”
“This training set was further subdivided to extract smaller training sets of 1000, 800, 400, 200, 100, and 50 words“
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
- 3.6 × 10¹⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
Updated FLOP estimate: 2*27480*3*1000*7.24*30=35811936000=3.6e10
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
- Waarom het wordt gevolgd
- Historical significance,Training cost
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- A Comparative Study of ID3 and Backpropagation for English Text-to-speech Mapping
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
NETtalk reimplementation werd gepubliceerd door Oregon State University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 1990. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van text-to-speech (TTS).
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 3.6 × 10¹⁰ FLOP. 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 7,242 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: historical significance,Training cost.
Antwoorden
NETtalk reimplementation — veelgestelde vragen
NETtalk reimplementation— 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.
NETtalk reimplementation— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 27.5K. 203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”. 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.
NETtalk reimplementation— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Oregon State University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
NETtalk reimplementation— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 1990. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
NETtalk reimplementation— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van text-to-speech (TTS). Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
NETtalk reimplementation— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 3.6 × 10¹⁰ FLOP. 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.
NETtalk reimplementation— 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.