Исследователи Alibaba представили серию аудио-языковых моделей Qwen-Audio: универсальные модели с широкими способностями к пониманию аудиоматериалов. Новинка обещает значительный прорыв в области понимания различных языков и аудио контента. #Alibaba #QwenAudio
Исследователи из группы Alibaba представили серию Qwen-Audio, которая обладает универсальной способностью понимания аудио
Исследователи из группы Alibaba представили Qwen-Audio, который решает проблему ограниченных предварительно обученных аудиомоделей для различных задач. Была разработана иерархическая многофункциональная структура на основе тегов, чтобы избежать проблем взаимодействия при совместном обучении. Qwen-Audio достигает впечатляющих результатов в различных бенчмарках без специфической настройки для каждой задачи. Qwen-Audio-Chat, построенный на основе Qwen-Audio, поддерживает многоходовые диалоги и разнообразные аудио-центричные сценарии, демонстрируя свои универсальные способности понимания аудио.
Qwen-Audio преодолевает ограничения предыдущих аудио-языковых моделей, обрабатывая различные типы аудио и задачи. В отличие от предыдущих работ только над речью, Qwen-Audio включает в себя человеческую речь, естественные звуки, музыку и песни, позволяя совместное обучение на наборах данных с различной детализацией. Модель отлично справляется с задачами восприятия и распознавания речи без специфических модификаций для каждой задачи. Qwen-Audio-Chat расширяет эти возможности для соответствия человеческому намерению, поддерживая многоязычные многоходовые диалоги из аудио- и текстовых входов, показывая свою надежность и полное понимание аудио.
LLM отлично справляются с общим искусственным интеллектом, но не обладают пониманием аудио. Qwen-Audio решает эту проблему, масштабируя предварительное обучение для охвата 30 задач и различных типов аудио. Многофункциональная структура уменьшает взаимодействие, обеспечивая обмен знаниями. Qwen-Audio впечатляет своими результатами в различных бенчмарках без специфической настройки для каждой задачи. Qwen-Audio-Chat, как расширение, поддерживает многоходовые диалоги и разнообразные аудио-сценарии, показывая полноценные возможности взаимодействия с аудио в LLM.
Qwen-Audio и Qwen-Audio-Chat являются моделями для универсального понимания аудио и гибкого человеческого взаимодействия. Qwen-Audio использует подход многозадачного предварительного обучения, оптимизируя аудио-кодировщик, при этом фиксируются веса языковой модели. В отличие от этого Qwen-Audio-Chat использует наблюдаемую настройку, оптимизируя языковую модель, при этом фиксируются веса аудио-кодировщика. Процесс обучения включает многозадачное предварительное обучение и наблюдаемую настройку. Qwen-Audio-Chat обеспечивает гибкое человеческое взаимодействие, поддерживая многоязычные многоходовые диалоги из аудио- и текстовых входов, демонстрируя свою адаптивность и полное понимание аудио.
Qwen-Audio продемонстрировал выдающиеся результаты в различных бенчмарках, превосходя аналоги без специфической настройки для каждой задачи. Он постоянно превосходит базовые показатели на таких задачах, как AAC, SWRT ASC, SER, AQA, VSC и MNA. Модель устанавливает новейшие результаты на CochlScene, ClothoAQA и VocalSound, показывая свои надежные возможности понимания аудио. Превосходные результаты Qwen-Audio в различных анализах подчеркивают его эффективность и компетентность в достижении новейших результатов в сложных аудио-задачах.
Серия Qwen-Audio представляет собой крупномасштабные аудио-языковые модели с универсальным пониманием различных типов аудио и задач. Разработанные через многозадачную тренировочную структуру, эти модели способствуют обмену знаниями и преодолевают взаимодействие отличающихся текстовых меток в различных наборах данных. Достигнув впечатляющих результатов в различных бенчмарках без специфической настройки для каждой задачи, Qwen-Audio превосходит предыдущие работы. Qwen-Audio-Chat расширяет эти возможности, обеспечивая многоходовые диалоги и поддерживая разнообразные аудио-сценарии, демонстрируя надежное соответствие человеческому намерению и облегчая многоязычное взаимодействие.
Будущее исследований Qwen-Audio включает расширение возможностей для различных типов аудио, языков и конкретных задач. Улучшение многозадачной структуры или исследование альтернативных подходов обмена знаниями может решить проблемы взаимодействия при совместном обучении. Исследование специфической настройки может улучшить производительность. Постоянные обновления на основе новых бенчмарков, наборов данных и отзывов пользователей направлены на улучшение универсального понимания аудио. Qwen-Audio-Chat улучшается для соответствия человеческому намерению, поддержки многоязычного взаимодействия и обеспечения динамичных многоходовых диалогов.
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com.
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от itinai.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте itinai.ru
