国内推出全新语音对话大模型:李开复领衔,零一万物参与,支持中英双语和多模态,开源并可商用
来源:51CTO.COM
时间:2023-09-03 10:25:26 172浏览 收藏
哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《国内推出全新语音对话大模型:李开复领衔,零一万物参与,支持中英双语和多模态,开源并可商用》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!
首个中英双语的语音对话开源大模型来了!
这几天,一篇关于语音-文本多模态大模型的论文出现在arXiv上,署名公司中出现了李开复旗下大模型公司01.ai——零一万物的名字。
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这篇论文介绍了一个名为LLaSM的中英双语可商用对话模型。该模型不仅支持录音和文本输入,而且能够实现“混合双打”的功能
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研究指出,“语音聊天”是AI与人之间更方便自然的交互方式,不仅仅是通过文本输入
用上大模型,有网友已经在想象“躺着说话就能写代码”的场景了。
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这项研究是由LinkSoul.AI、北京大学和零一万物共同完成的,目前已经开源,并且可以直接在抱抱脸中进行试玩
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让我们一起来看看它的效果如何吧
支持文本语音输入,手机也可玩
据研究人员表示,LLaSM是第一个支持中英文双语语音-文本多模态对话的开源可商用对话模型。
那么,就来看看它的语音文本输入和中英双语能力如何。
首先,让我们进行一次中英文化碰撞,用英文来评价李白:
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还可以,正确地说出了李白的朝代。如果看不懂英文,让它直接翻译成中文也没问题:
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在接下来的练习中,让我们尝试一下中英混合提问,将一个“炸食物”一词加入到中文句子中。模型的输出效果也相当不错:
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让我们再试探一下模型,让它进行一些评价,看看李白和杜甫哪个更厉害
可以观察到,在经过一段时间的思考后,这个模型给出了非常客观中立的评价,同时也具备了大型模型所必备的基本知识和常识(手动狗头)
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当然,不止是电脑,手机也能玩。
我们试着用语音输入“给我推荐一个菜谱吧”:
可以看到模型准确地输出了一个“茄子芝士”的菜谱,就是不知道好不好吃。
不过,我们在尝试的时候也发现,这个模型有时候会出bug。
例如有时候它并不能很好地“听懂人话”。
要求输出中英混合的内容,它会假装看不懂并输出英文:
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当中英混合询问想听“Taylor Swift的Red”时,模型出现了严重的错误,不断重复输出同一句话,甚至无法停止……
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总体来看,当遇到中英混合的提问或要求时,模型输出能力还是不太行。
不过分开的话,它的中英文表述能力还是不错的。
那么,这样的模型究竟是怎么实现的呢?
做了个什么新模型?
从试玩来看,LLaSM主要有两个特点:一个是支持中英输入,另一个是语音文本双输入。
要做到这两点,分别需要在架构和训练数据上做一些调整。
架构上,LLaSM将当前的语音识别模型和大语言模型做了个整合。
LLaSM由三个部分构成,分别包括自动语音识别模型Whisper、模态适配器和大模型LLaMA。
在这个过程中,Whisper负责接收原始语音输入并输出语音特征的向量表示。模态适配器的作用是对齐语音和文本嵌入。而LLaMA则负责理解语音和文本输入的指令,并生成回复
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模型的训练分为两个阶段。第一阶段是训练模态适配器,此时编码器和大模型被冻结,让模型学习语音和文本的对齐。第二阶段是冻结编码器,训练模态适配器和大模型,以提升模型的多模态对话能力
训练数据上,研究人员整理出了一个包含19.9万个对话和50.8万个语音-文本样本的数据集LLaSM-Audio-Instructions。
在50.8万个语音-文本样本中,有8万个是中文语音样本,而42.8万个是英文语音样本
研究人员主要基于WizardLM、ShareGPT和GPT-4-LLM等数据集,通过文本转语音技术,给这些数据集生成语音包,同时过滤掉无效对话。
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这也是目前最大的中英文语音文本指令遵循数据集,不过目前还在整理中,据研究人员表示,整理完后会进行开源。
然而,目前还没有对比该论文与其他语音模型或文本模型的输出效果
作者介绍
这篇论文的作者来自LinkSoul.AI、北京大学和零一万物
共同一作Yu Shu和Siwei Dong均来自LinkSoul.AI,此前曾经在北京智源人工智能研究院工作。
LinkSoul.AI是一家AI初创公司,之前推出过首个开源Llama 2的中文语言大模型。
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作为李开复旗下的大模型公司,零一万物也在这次研究中有所贡献。作者Wenhao Huang的Hugging Face主页显示,他毕业于复旦大学。
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论文地址:
https://arxiv.org/abs/2308.15930
Demo地址:
https://huggingface.co/LinkSoul/LLaSM-Cllama2
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
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