


Model dialog suara berskala besar baharu dilancarkan di China: diketuai oleh Kai-Fu Lee, dengan penyertaan daripada Zero One and All, menyokong dwibahasa Cina dan Inggeris serta pelbagai mod, sumber terbuka dan tersedia secara komersial
Model besar sumber terbuka dialog suara dwibahasa Cina-Inggeris yang pertama ada di sini!
Dalam beberapa hari lepas, kertas mengenai model berbilang modal teks ucapan yang besar telah muncul di arXiv, dan nama syarikat model besar Kai-fu Lee 01.ai - 01.ai - adalah antara syarikat yang terkenal.
Picture
Kertas kerja ini memperkenalkan model perbualan dwibahasa Cina-Inggeris yang boleh didapati secara komersial dipanggil LLaSM. Model ini bukan sahaja menyokong rakaman dan input teks, tetapi juga dapat merealisasikan fungsi "beregu hibrid"
gambar
Penyelidikan menunjukkan bahawa "sembang suara" adalah cara interaksi yang lebih mudah dan semula jadi antara AI dan orang. , bukan hanya melalui input Teks
menggunakan model besar, malah ada netizen yang sudah membayangkan senario "menulis kod sambil baring dan bercakap".
Pictures
Penyelidikan ini telah disiapkan bersama oleh LinkSoul.AI, Universiti Peking dan 01Wanwu Ia kini menjadi sumber terbuka dan boleh dicuba terus dalam Huugian
Lihatlah bagaimana berkesan
Gambar
Gambar
Gambar
gambar
Pictures
Gambar
Secara keseluruhannya, apabila berhadapan dengan soalan atau permintaan yang bercampur dalam bahasa Cina dan Inggeris, keupayaan output model masih tidak begitu baik.
Tetapi jika dipisahkan, keupayaannya untuk menyatakan bahasa Cina dan Inggeris masih bagus.
Jadi, bagaimanakah model sedemikian dilaksanakan?
Apakah model baharu yang anda buat?
Berdasarkan percubaan, LLaSM mempunyai dua ciri utama: satu adalah untuk menyokong input bahasa Cina dan Inggeris, dan satu lagi ialah input dwi suara dan teks.
Untuk mencapai dua perkara ini, kami perlu membuat beberapa pelarasan pada data seni bina dan latihan masing-masing.
Secara seni bina, LLaSM menyepadukan model pengecaman pertuturan semasa dan model bahasa besar.
LLaSM terdiri daripada tiga bahagian, termasuk model pengecaman pertuturan automatik Whisper, penyesuai modal dan model besar LLaMA.
Dalam proses ini, Whisper bertanggungjawab untuk menerima input pertuturan asal dan mengeluarkan perwakilan vektor bagi ciri pertuturan. Peranan penyesuai modal adalah untuk menjajarkan benam pertuturan dan teks. LLaMA bertanggungjawab untuk memahami arahan input suara dan teks serta menjana balasan
gambar
Latihan model dibahagikan kepada dua peringkat. Peringkat pertama adalah untuk melatih penyesuai modaliti, di mana pengekod dan model besar dibekukan, membolehkan model mempelajari penjajaran pertuturan dan teks. Peringkat kedua adalah untuk membekukan pengekod, melatih penyesuai modal dan model besar untuk meningkatkan keupayaan dialog berbilang mod model Pada data latihan, penyelidik menyusun koleksi 199,000 dialog dan 508,000 sampel teks pertuturan -Audio-Arahan.
Antara 508,000 sampel teks pertuturan, 80,000 adalah sampel pertuturan bahasa Cina, manakala 428,000 adalah sampel pertuturan bahasa Inggeris
Para penyelidik terutamanya berdasarkan set data seperti WizardLM, ShareGPT dan GPT-4-LLM, melalui teks Ucapan-kepada- teknologi menjana paket suara untuk set data ini sambil menapis perbualan yang tidak sah.
PicturesIni adalah arahan teks suara bahasa Cina dan Inggeris terbesar pada masa ini, tetapi ia masih sedang diselesaikan, menurut penyelidik, ia akan menjadi sumber terbuka selepas ia diselesaikan.
Namun, buat masa ini tiada perbandingan kesan keluaran kertas kerja ini dengan model pertuturan atau model teks yang lain
Pengenalan kepada pengarang
Pengarang kertas ini adalah dari LinkSoul.AI, Universiti Peking dan Zero One Thing
Pengarang bersama Yu Shu dan Siwei Dong kedua-duanya berasal dari LinkSoul.AI dan pernah bekerja di Institut Penyelidikan Kepintaran Buatan Beijing Zhiyuan.
LinkSoul.AI ialah syarikat permulaan AI yang sebelum ini telah melancarkan model bahasa Cina besar Llama 2 sumber terbuka pertama.
PicturesSebagai sebuah syarikat model besar yang dimiliki oleh Kai-fu Lee, Zero One dan One World turut menyumbang kepada penyelidikan ini. Halaman Muka Memeluk pengarang Wenhao Huang menunjukkan bahawa dia lulus dari Universiti Fudan.
GambarAlamat kertas:
https://www.php.cn/link/47c917b09f2bc64b2916c0824c715923
.php alamat /bcd 0049c35799cdf57d06eaf2eb3cff6
Atas ialah kandungan terperinci Model dialog suara berskala besar baharu dilancarkan di China: diketuai oleh Kai-Fu Lee, dengan penyertaan daripada Zero One and All, menyokong dwibahasa Cina dan Inggeris serta pelbagai mod, sumber terbuka dan tersedia secara komersial. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Hari ini saya ingin berkongsi kerja penyelidikan terbaru dari University of Connecticut yang mencadangkan kaedah untuk menyelaraskan data siri masa dengan model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) yang besar pada ruang terpendam untuk meningkatkan prestasi peramalan siri masa. Kunci kepada kaedah ini ialah menggunakan petunjuk spatial terpendam (prompt) untuk meningkatkan ketepatan ramalan siri masa. Tajuk kertas: S2IP-LLM: SemanticSpaceInformedPromptLearningwithLLMforTimeSeriesForecasting Alamat muat turun: https://arxiv.org/pdf/2403.05798v1.pdf 1. Model latar belakang masalah besar

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi
