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保健品 nanfang 2023-07-26 00:37 181 0

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經(jīng)過評(píng)估,AudioPaLM在語音翻譯方面的表現(xiàn)明顯優(yōu)于現(xiàn)有系統(tǒng)站長之家(ChinaZ.com) 6月25日消息: 大型語言模型(LLMs)近幾個(gè)月一直備受關(guān)注作為人工智能領(lǐng)域最重要的進(jìn)展之一,這些模型正在改變?nèi)藱C(jī)交互的方式。

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隨著各行各業(yè)紛紛采用這些模型,它們成為人工智能在全球蔓延的最佳例證

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LLMs 在處理復(fù)雜交互和知識(shí)檢索任務(wù)時(shí)紅旗速運(yùn)表現(xiàn)出色,其中最著名的例子是由 OpenAI 開發(fā)的 ChatGPT 聊天機(jī)器人,它基于 GPT 3.5 和 GPT 4 的 Transformer 架構(gòu)除了文本生成外,還開發(fā)了像 CLIP(對(duì)比性語言圖像預(yù)訓(xùn)練)這樣的模型,用于圖像生成,使得可以根據(jù)圖像的內(nèi)容生成文本。

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為了在音頻生成和理解方面取得進(jìn)展,Google 的研究團(tuán)隊(duì)推出了 AudioPaLM,這是一個(gè)大型語言模型,可以處理語音理解和生成任務(wù)AudioPaLM 結(jié)合了兩個(gè)現(xiàn)有模型的優(yōu)勢,即 PaLM-2 模型和 AudioLM 模型,以產(chǎn)生一個(gè)統(tǒng)一的多模態(tài)架構(gòu),能夠處理和生成文本和語音。

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這使得 紅旗速運(yùn)AudioPaLM 可以處理各種應(yīng)用,從語音識(shí)別到語音轉(zhuǎn)文字雖然 AudioLM 在保持諸如說話者身份和語氣信息方面表現(xiàn)出色,而以文本為基礎(chǔ)的語言模型 PaLM-2 則專注于特定于文本的語言知識(shí)。

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通過結(jié)合這兩個(gè)模型,AudioPaLM 利用了 PaLM-2 的語言專業(yè)知識(shí)和 AudioLM 的附加語言信息保存能力,從而更全面地理解和生成文本和語音AudioPaLM 使用一個(gè)聯(lián)合詞匯表,可以使用有限數(shù)量的離散標(biāo)記表示語音和文本。

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將這個(gè)聯(lián)合詞匯表與標(biāo)記化的任務(wù)描述相結(jié)合,可以在各種聲音和基于文本的任務(wù)上訓(xùn)練單個(gè)解碼器模型傳統(tǒng)上需要單獨(dú)模型來處理的語音識(shí)別紅旗速運(yùn)、文本轉(zhuǎn)語音合成和語音到語音翻譯等任務(wù)現(xiàn)在可以統(tǒng)一到一個(gè)架構(gòu)和訓(xùn)練過程中經(jīng)過評(píng)估,AudioPaLM 在語音翻譯方面的表現(xiàn)明顯優(yōu)于現(xiàn)有系統(tǒng)。

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它展示了對(duì)語言組合執(zhí)行零樣本語音到文本翻譯的能力,也就是說,它可以準(zhǔn)確地將從未遇到過的語言的語音翻譯成文本,為更廣泛的語言支持開辟了可能性AudioPaLM 還可以基于簡短的口語提示在語言之間進(jìn)行聲音轉(zhuǎn)換,并能捕捉并重現(xiàn)不同語言中的獨(dú)特聲音,實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換和適應(yīng)。

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團(tuán)隊(duì)提到的 AudioPaLM 主要貢獻(xiàn)包括:AudioPaLM 利用了文本預(yù)訓(xùn)練模型 PaLM 和 PaLM-2 的功能在自動(dòng)語音翻譯和語音到語音翻譯紅旗速運(yùn)基準(zhǔn)測試中取得了最先進(jìn)的結(jié)果,并在自動(dòng)語音識(shí)別基準(zhǔn)測試中具有競爭力的表現(xiàn)。

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該模型通過語音轉(zhuǎn)換來進(jìn)行聲音轉(zhuǎn)換,超越了現(xiàn)有方法在語音質(zhì)量和聲音保留方面的表現(xiàn)AudioPaLM 通過使用未見過的語言組合進(jìn)行自動(dòng)語音翻譯,展示了零樣本功能總而言之,AudioPaLM 是一個(gè)統(tǒng)一的大型語言模型,通過利用基于文本的語言模型的能力和整合音頻提示技術(shù),可以同時(shí)處理語音和文本,成為 LLM 列表中強(qiáng)有力的補(bǔ)充。

AudioPaLM Hugging Face 頁面:https://huggingface.co/papers/2306.12925

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