YuE
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
- Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP)
- Organisatietype
- Academia,Research collective
- Land
- Hong Kong, China
- Gepubliceerd
- 11 March 2025
- Auteurs
- Ruibin Yuan, Hanfeng Lin, Shuyue Guo, Ge Zhang, Jiahao Pan, Yongyi Zang, Haohe Liu, Yiming Liang, Wenye Ma, Xingjian Du, Xinrun Du, Zhen Ye, Tianyu Zheng, Yinghao Ma, Minghao Liu, Zeyue Tian, Ziya Zhou, Liumeng Xue, Xingwei Qu, Yizhi Li, Shangda Wu, Tianhao Shen, Ziyang Ma, Jun Zhan, Chunhui Wang, Yatian Wang, Xiaowei Chi, Xinyue Zhang, Zhenzhu Yang, Xiangzhou Wang, Shansong Liu, Lingrui Mei, Peng…
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Music generation, Text-to-speech (TTS)
- Basis model
- Llama 2-7B
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
- 7B
- Training gegevens
- tokens
7B
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA H800 SXM5
- Gebruikte chips
- 512
- Stroomverbruik
- 703.3 kW
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.
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 65
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
YuE werd gepubliceerd door Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP), in het land geregistreerd als Hong Kong, tijdens March 2025. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Research collective.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van music generation, Text-to-speech (TTS).
In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van Llama 2-7B. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Antwoorden
YuE — veelgestelde vragen
YuE— 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.
YuE— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 7B. 7B. 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.
YuE— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP), gebaseerd op Hong Kong, een organisatie geclassificeerd als academia,Research collective.
YuE— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in March 2025.
YuE— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van music generation, Text-to-speech (TTS). Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
YuE— 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.