Universal-2-TF
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
- AssemblyAI
- Typ organizacji
- Industry
- Opublikowany
- 30 October 2024
- Autorzy
- Core Research Luka Chkhetiani (lead), Andrea Vanzo (lead), Yash Khare, Taufiquzzaman Peyash, Ilya Sklyar Research Contributors Michael Liang, Rami Botros, Ruben Bousbib Research Data Ahmed Etefy Benchmarking Pegah Ghahremani, Gabriel Oexle, Jaime Lorenzo Trueba Research Infrastructure William Pipsico Ferreira Production Engineering Ben Gotthold, Soheyl Bahadoori, Mimi Chiang, Aleksandar Mitov…
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Speech
- Zadanie
- Speech recognition (ASR)
- Model bazowy
- Conformer
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 600M
- Dane treningowe
- tokens
1. ASR decoder: "Our models are based on an ASR decoder architecture called the Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T), which offers advantages in scalability, robustness against hallucinations, and timestamp accuracy—key factors for real-world usage at scale. We use a 600M parameter Conformer RNN-T model." 2. Text Formatting module.
1. ASR decoder:: "For Universal-2, we doubled the size of the supervised training dataset from 150,000 hours to 300,000 hours." "we first pre-trained an RNN-T encoder using 12.5 million hours of diverse, multilingual audio. After the pre-training, the encoder was combined with a randomly initialized decoder, and the entire model was fine-tuned using a combination of the supervised dataset described above and a pseudo-labeled dataset, similar to the approach used in Universal-1." 2. Text formatt…
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
- API access
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Robust All-Neural Text Formatting for ASR
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
Universal-2-TF został opublikowany przez AssemblyAI, podczas October 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Speech, i jest zapisany jako wykonujący zadanie speech recognition (ASR).
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Conformer. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
Universal-2-TF — częste pytania
Universal-2-TF— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 600M. 1. ASR decoder: "Our models are based on an ASR decoder architecture called the Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T), which offers advantages in scalability, robustness against hallucinations, and timestamp accuracy—key factors for real-world usage at scale. We use a 600M parameter Conformer RNN-T model." 2. Text Formatting module. 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.
Universal-2-TF— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez AssemblyAI, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Universal-2-TF— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Universal-2-TF— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie speech recognition (ASR). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Universal-2-TF— 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.
Universal-2-TF— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
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.