DistBelief Speech
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 3 December 2012
- Autorzy
- J. Dean, G. Corrado, R. Monga, Kai Chen, M. Devin, Quoc V. Le, Mark Z. Mao, Marc'Aurelio Ranzato, A. Senior, P. Tucker, Ke Yang, A. Ng
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Speech
- Zadanie
- Speech recognition (ASR)
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 47.2M
- Dane treningowe
- 1,100,000,000 tokens
"We used a deep network with five layers: four hidden layer with sigmoidal activations and 2560 nodes each, and a softmax output layer with 8192 nodes." "The network was fully-connected layer-to-layer, for a total of approximately 42 million model parameters." 2560*2560*4+2560*8192=47185920
"We trained on a data set of 1.1 billion weakly labeled examples"
Obliczenia szkoleniowe
Aritmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzone w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztu przeprowadzonego treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje zapytania.
- Obliczenia szkoleniowe
- 3.1 × 10¹⁷ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
https://www.wolframalpha.com/input?i=6+FLOP+*+47185920+*+1.1+billion Number of epochs unknown but most likely 1 and probably under 30. We could narrow down the uncertainty further if we knew something about the hardware.
Trening
Co fizycznie zajęło szkolenie: które chipy, ile ich, na jak długo i ile to pobrało z sieci.
- Wall-clock time
- 120 hours
Figure 4
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Dlaczego jest śledzone
- Highly cited
- Zaufanie do nagrania
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Large Scale Distributed Deep Networks
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
DistBelief Speech was published by Google, in United States of America, in December 2012. The organisation is categorised as industry.
It works in Speech, and is recorded as doing speech recognition (ASR).
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z figur sprzętowych innych miejsc na tej stronie się do niej nie odnoszą.
Jak to było trenowane
The training run consumed about 3.1 × 10¹⁷ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 1,100,000,000 tokens of text.
Its inclusion criterion is highly cited.
Odpowiedzi
DistBelief Speech — Często zadawane pytania
Is DistBelief Speech open source?
The licensing for DistBelief Speech was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does DistBelief Speech have?
DistBelief Speech has 47.2M parameters. "We used a deep network with five layers: four hidden layer with sigmoidal activations and 2560 nodes each, and a softmax output layer with 8192 nodes." "The network was fully-connected layer-to-layer, for a total of approximately 42 million model parameters." 2560*2560*4+2560*8192=47185920. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created DistBelief Speech?
DistBelief Speech was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was DistBelief Speech released?
DistBelief Speech was published in December 2012. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is DistBelief Speech used for?
DistBelief Speech works in Speech, and is recorded as handling speech recognition (ASR). A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train DistBelief Speech?
Around 3.1 × 10¹⁷ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run DistBelief Speech?
None. DistBelief Speech is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..