Conformer
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 16 May 2020
- Autorzy
- Anmol Gulati, James Qin, Chung-Cheng Chiu, Niki Parmar, Yu Zhang, Jiahui Yu, Wei Han, Shibo Wang, Zhengdong Zhang, Yonghui Wu, Ruoming Pang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Speech
- Zadanie
- Speech recognition (ASR)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 118.8M
- Dane treningowe
- tokens
118.8M for Conformer(L)
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited,SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 4,054
"Conformer significantly outperforms the previous Transformer and CNN based models achieving state-of-the-art accuracies. On the widely used LibriSpeech benchmark, our model achieves WER of 2.1%/4.3% without using a language model and 1.9%/3.9% with an external language model on test/testother"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
Conformer został opublikowany przez Google, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas May 2020. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Speech, i jest zapisany jako wykonujący zadanie speech recognition (ASR).
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Kryterium włączenia: highly cited,SOTA improvement.
Odpowiedzi
Conformer — częste pytania
Conformer— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Conformer— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Conformer— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie speech recognition (ASR). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Conformer— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
Conformer— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
Conformer— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 118.8M. 118.8M for Conformer(L). Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.