“`html
LLaMA-Omni: Новая архитектура модели ИИ, разработанная для низкой задержки и высококачественного взаимодействия со звуковыми языковыми моделями (LLM)
Большие языковые модели (LLM) стали мощными универсальными решателями задач, способными помогать людям в различных аспектах повседневной жизни через разговорное взаимодействие. Однако преобладающая зависимость от текстовых взаимодействий значительно ограничила их применение в сценариях, где текстовый ввод и вывод не являются оптимальными. Недавние достижения, такие как GPT4o, внедрили возможности речевого взаимодействия с крайне низкой задержкой, улучшая пользовательский опыт, однако сообщество с открытым исходным кодом все еще нуждается в комплексном исследовании по созданию моделей речевого взаимодействия на основе LLM. Одной из насущных задач, над которой исследователи работают, является достижение низкой задержки и высокого качества речевого взаимодействия с LLM, расширяя их доступность и применимость в различных сценариях использования.
Практические решения и ценность
Исследователи из Университета Китайской академии наук представили LLaMA-Omni, инновационную модельную архитектуру, предназначенную для преодоления вызова достижения низкой задержки и высококачественного речевого взаимодействия с LLM. Этот инновационный подход интегрирует речевой кодер, речевой адаптер, LLM и потоковый речевой декодер для обеспечения беспрепятственного речевого взаимодействия. Архитектура позволяет одновременно генерировать текстовый и речевой вывод, что значительно сокращает задержку ответа. Для поддержки разработки и оценки этой модели исследователи создали набор данных InstructS2S-200K, специально разработанный для сценариев речевого взаимодействия.
Архитектура LLaMA-Omni состоит из четырех основных компонентов: речевой кодер, речевой адаптер, LLM и речевой декодер. Речевой кодер извлекает смысловые представления из речевого ввода пользователя. Эти представления затем обрабатываются речевым адаптером, который отображает их в пространство вложений LLM через уменьшение выборки и двухслойный перцептрон. LLM генерирует текстовые ответы непосредственно из речевой инструкции. Речевой декодер, нерекурсивный потоковый трансформер, использует классификацию временных соединений для предсказания дискретных единиц, соответствующих речевому ответу.
Модель использует двухэтапную стратегию обучения. На первом этапе она учится генерировать текстовые ответы из речевых инструкций. Второй этап фокусируется на генерации речевых ответов, при этом обучается только речевой декодер. Во время вывода LLaMA-Omni одновременно генерирует текстовые и речевые ответы. Такой подход обеспечивает крайне низкую задержку речевого взаимодействия, позволяя пользователям слышать ответы до того, как будет сгенерирован полный текст.
Набор данных InstructS2S-200K был создан для обучения LLaMA-Omni для речевого взаимодействия. Он состоит из 200 000 троек речевых инструкций, текстовых ответов и речевых ответов. Этот специализированный набор данных обеспечивает прочную основу для обучения LLaMA-Omni в задачах, связанных с речью, обеспечивая естественное и эффективное взаимодействие.
LLaMA-Omni превосходит предыдущие модели в задачах речевого взаимодействия, что продемонстрировано результатами на бенчмарке InstructS2S-Eval. Он отличается как содержанием, так и стилем в инструкциях от речи к тексту и от речи к речи, достигая лучшего соответствия между речью и текстовыми ответами. Модель предлагает компромисс между качеством речи и задержкой ответа, с задержкой до 226 мс. Одновременная генерация текста и речи в LLaMA-Omni приводит к значительно более быстрым временам декодирования по сравнению с другими моделями.
LLaMA-Omni, инновационная модельная архитектура, разработана для обеспечения высококачественного и низкозадержанного речевого взаимодействия с LLM. Построенная на модели Llama-3.1-8B-Instruct, LLaMA-Omni включает в себя речевой кодер для понимания и потоковый речевой декодер для одновременной генерации текста и речи. Эффективный процесс обучения модели, требующий менее 3 дней на 4 GPU, облегчает быструю разработку моделей речевого взаимодействия на основе передовых LLM.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашей группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИИ: “SAM 2 для видео: как настроить на ваши данные” (Ср, 25 сентября, 4:00 – 4:45 EST)
Пост LLaMA-Omni: Новая архитектура модели ИИ, разработанная для низкой задержки и высококачественного взаимодействия со звуковыми языковыми моделями (LLM) появился сначала на MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LLaMA-Omni: A Novel AI Model Architecture Designed for Low-Latency and High-Quality Speech Interaction with LLMs.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
