MuseNet
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
- OpenAI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 25 April 2019
- Autorzy
- OpenAI
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Audio
- Zadanie
- Audio generation
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 2B
- Dane treningowe
- tokens
From article: 72 Layers 24 Attention heads Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Attention: H*(W*(2*D+N)+N*M) 24*(1536*(2*64+64)+64*1536)=9437184 MLP: 1536*6144+6144*1536=18874368 Total parameters: 72*(9437184+18874368)=2038431744
“hundreds of thousands of MIDI files”
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2.2 × 10²⁰ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
From article: 72 Layers 24 Attention heads 4096 ctx length Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Average sequence length: 5000 Epochs: 5 Training data: 500000 Forward FLOP: Attention: 2*H*(W*(2*D+N)+L*(D+N)+N*M) 2*24*(1536*(2*64+64)+4096*(64+64)+64*1536)=44040192 MLP: 2*(1536*6144+6144*1536)=37748736 Total forward flop: 72*(44040192+37748736)=5888802816 Training compute 5888802816*3*500000*5000*5=220830105600000000000=2.2e20
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Significant use
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- MuseNet
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
MuseNet został opublikowany przez OpenAI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2019. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Audio, i jest zapisany jako wykonujący zadanie audio generation.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 2.2 × 10²⁰ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: significant use.
Odpowiedzi
MuseNet — częste pytania
MuseNet— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Audio, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie audio generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
MuseNet— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.2 × 10²⁰ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
MuseNet— 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.
MuseNet— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
MuseNet— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 2B. From article: 72 Layers 24 Attention heads Assumptions: D_head = 64 (GPT-2) D_model = 24*64=1536 (based on D_head) D_mlp = 4*1536=6144 Attention: H*(W*(2*D+N)+N*M) 24*(1536*(2*64+64)+64*1536)=9437184 MLP: 1536*6144+6144*1536=18874368 Total parameters: 72*(9437184+18874368)=2038431744. 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.
MuseNet— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez OpenAI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
MuseNet— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2019. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.