YuE
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
- Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP)
- Typ organizacji
- Academia,Research collective
- Kraj
- Hong Kong, China
- Opublikowany
- 11 March 2025
- Autorzy
- Ruibin Yuan, Hanfeng Lin, Shuyue Guo, Ge Zhang, Jiahao Pan, Yongyi Zang, Haohe Liu, Yiming Liang, Wenye Ma, Xingjian Du, Xinrun Du, Zhen Ye, Tianyu Zheng, Yinghao Ma, Minghao Liu, Zeyue Tian, Ziya Zhou, Liumeng Xue, Xingwei Qu, Yizhi Li, Shangda Wu, Tianhao Shen, Ziyang Ma, Jun Zhan, Chunhui Wang, Yatian Wang, Xiaowei Chi, Xinyue Zhang, Zhenzhu Yang, Xiangzhou Wang, Shansong Liu, Lingrui Mei, Peng…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Speech
- Zadanie
- Music generation, Text-to-speech (TTS)
- Model bazowy
- Llama 2-7B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 7B
- Dane treningowe
- tokens
7B
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA H800 SXM5
- Zastosowane chipy
- 512
- Pobór mocy
- 703.3 kW
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 65
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
YuE został opublikowany przez Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP), w kraju zapisanym jako Hong Kong, podczas March 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Research collective.
Działa w dziedzinie Speech, i jest zapisany jako wykonujący zadanie music generation, Text-to-speech (TTS).
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Llama 2-7B. Dlatego dzieli ogólny kształt i rozmiar modelu bazowego.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
YuE — częste pytania
YuE— 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.
YuE— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 7B. 7B. 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.
YuE— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Multimodal Art Projection (MAP), oparty na Hong Kong, organizacja sklasyfikowana jako academia,Research collective.
YuE— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2025.
YuE— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie music generation, Text-to-speech (TTS). To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
YuE— 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.
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.