MLN-ASR
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
- McGill University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 1 August 1988
- Autorzy
- Renato De Mori, Yoshua Bengio, Régis Cardin
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
- 10K
- Dane treningowe
- 12,600 tokens
“For an MLN of about 10,000 links, the time was 115 CPU msecs for the recognition of a spoken letter and 317 msecs for the learning of a spoken letter on the SUN 4/280. A 20% reduction was obtained on the VAX 8650”
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
- 3 × 10⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
“For an MLN of about 10,000 links, the time was 115 CPU msecs for the recognition of a spoken letter and 317 msecs for the learning of a spoken letter on the SUN 4/280. A 20% reduction was obtained on the VAX 8650”, “Learning and recognition were performed on a VAX 8650.” Dataset: 70*10*2=1400 (Train) 10*10*2=200 (Test) “The ten words of the El set were pronounced twice by 80 speakers (40 males and 40 females)” “The data from 70 speakers were used as a training set while the data from the remain…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Czas rzeczywisty
- 0 hours
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Historical significance
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Data-Driven Execution of Multi-Layered Networks for Automatic Speech Recognition
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
MLN-ASR został opublikowany przez McGill University, w kraju zapisanym jako Canada, podczas August 1988. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako 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
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 3 × 10⁸ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 12,600 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: historical significance.
Odpowiedzi
MLN-ASR — częste pytania
MLN-ASR— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez McGill University, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.
MLN-ASR— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 1988. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
MLN-ASR— 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.
MLN-ASR— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 3 × 10⁸ 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.
MLN-ASR— 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.
MLN-ASR— 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.
MLN-ASR— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 10K. “For an MLN of about 10,000 links, the time was 115 CPU msecs for the recognition of a spoken letter and 317 msecs for the learning of a spoken letter on the SUN 4/280. A 20% reduction was obtained on the VAX 8650”. 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.