BiLSTM for 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
- IDSIA,Technical University of Munich
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- Switzerland, Germany
- Opublikowany
- 1 August 2005
- Autorzy
- A Graves, J Schmidhuber
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
- 152.1K
- Dane treningowe
- tokens
"The hidden layer sizes were chosen to ensure that all networks had roughly the same number of weights W (≈100,000). However, for the MLPs the network grew with the time-window size, and W varied between 22,061 and 152,061."
https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC93s1 One sample utterance has around 10 words 3696 utterances * 10 words = around 37k words
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
- 2.4 × 10¹³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Third-party estimation
Extracted from AI and Compute (https://openai.com/blog/ai-and-compute/) charts by using https://automeris.io/WebPlotDigitizer/. Forward FLOP: 2*200000=400000 Trained on 4158 utterances (TIMIT) "We found that large networks, of around 200,000 weights, gave good performance" TIMIT has around 5 hours total. Estimated utterance length: 5*60*60/(4620+1680)=2.86s The frame size was 5 ms Frames per utterance: 2.86/0.005=572 Training FLOP for one epoch: 3*400000*572*4158=2854051200000 Epochs unclear, …
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 4,706
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Tło
BiLSTM for Speech został opublikowany przez IDSIA,Technical University of Munich, w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas August 2005. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.
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.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 2.4 × 10¹³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Odpowiedzi
BiLSTM for Speech — częste pytania
BiLSTM for Speech— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.4 × 10¹³ 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.
BiLSTM for 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.
BiLSTM for Speech— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
BiLSTM for Speech— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 152.1K. "The hidden layer sizes were chosen to ensure that all networks had roughly the same number of weights W (≈100,000). However, for the MLPs the network grew with the time-window size, and W varied between 22,061 and 152,061.". 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.
BiLSTM for Speech— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez IDSIA,Technical University of Munich, oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
BiLSTM for Speech— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 2005. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
BiLSTM for Speech— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie speech recognition (ASR). To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
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.