Für diejenigen, die mit dem KI-Experiment von Google nicht vertraut sind: NotebookLM ist eine Plattform für Forschungsassistenten, die von Benutzern hochgeladene Dokumente aufnimmt und Gemini 1.5 Pro verwendet, um einen ersten Ansatz zum Notieren von Notizen für die Interaktion mit in der gefundenen Informationen zu bieten dokumentieren. NotebookLM erstellt eine Zusammenfassung aller in das Notizbuch des Benutzers hochgeladenen Dokumente und ermöglicht es Benutzern, Fragen zum Material zu stellen. Sobald die Informationen verarbeitet sind, antwortet NotebookLM mit entsprechenden Zitaten aus den hochgeladenen Dokumenten. Das beeindruckendste Feature ist jedoch die Möglichkeit, Podcasts basierend auf den hochgeladenen Dokumenten zu erstellen. Der von Gemini generierte Podcast übernimmt von der KI ausgewählte Informationen aus den Dokumenten. Es wird eine Audiodatei einer Diskussion zwischen zwei Rednern über die im Material gefundenen Themen erstellt, wobei die Audioclips zwischen fünf und dreißig Minuten dauern. Einige Benutzer zögern jedoch möglicherweise, Material auf ein proprietäres LLM hochzuladen. Hier unterscheidet sich Open NotebookLM.
Mit einer einfachen und unkomplizierten Benutzeroberfläche wurde Open NotebookLM unter Verwendung verschiedener Open-Source- und Text-to-Speech-Modelle entwickelt, um PDFs in Podcasts umzuwandeln. Für die Verarbeitung des PDFs verwendet Open NotebookLM Llama 3.1 mit einer Zeichenbeschränkung von 100.000. Obwohl MeloTTS nicht ganz so leistungsfähig wie Gemini ist, bietet es eine solide Text-zu-Sprache-Leistung für das Projekt, und Benutzer können den Ton der KI zwischen „lustig“ und „formell“ einstellen. Darüber hinaus unterstützt Open NotebookLM etwas mehr als zehn Sprachen, darunter Spanisch, Französisch und Deutsch. Derzeit können Benutzer das Projekt auf Chuas Hugging-Seite ausprobieren oder es lokal aus den im GitHub-Repo des Projekts verfügbaren Ressourcen erstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpen NotebookLM verfolgt einen Open-Source-Ansatz zur Konvertierung von PDFs in Podcasts.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!