DL scaling speech
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
- Baidu
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 1 December 2017
- Autorzy
- Joel Hestness, Sharan Narang, Newsha Ardalani, G. Diamos, Heewoo Jun, Hassan Kianinejad, Md. Mostofa Ali Patwary, Yang Yang, Yanqi Zhou
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Speech
- Zadanie
- Speech recognition (ASR)
- Podejście
- Supervised
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 193M
- Dane treningowe
- 2,149,200,000 tokens
8M utterances, 11940 hours, trained for up to 2048h Estimated number of words: 11940*120*60=85968000 Training size: 2048/11940=0.172 Training words: 85968000*0.172=14786496
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
- Training cost
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Deep Learning Scaling is Predictable, Empirically
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
DL scaling speech został opublikowany przez Baidu, w kraju zapisanym jako China, podczas December 2017. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Speech, i jest zapisany jako wykonujący zadanie speech recognition (ASR).
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zużył korpus około 2,149,200,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: training cost.
Odpowiedzi
DL scaling speech — częste pytania
DL scaling speech— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie speech recognition (ASR). Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
DL scaling speech— 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.
DL scaling speech— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
DL scaling speech— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 193M. 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.
DL scaling speech— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Baidu, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
DL scaling speech— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2017. 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.