xin2024/10/16に公開AI機械学習OpenAILLMLlamatechGPT-4oの高度な音声機能が発表されて以来、オープンソースのコミュニティでも同様の仕事が行われており、最も有名なのは、今年上半期に発売されたMoshiです。モシは強いですが、記事の対象ではありません。modelを比較したものです。主な目的は、latencyの最適化です。abilityをオーディオモードに移行することです。responseを生成する際には全く異なるといえるでしょう.それでは一緒に見てみましょう。instructというデコード方法を提案することです。tokenを処理する能力を学習します。tokenを使用するかどうかであり,これももちろん2つの文章のmotivationに関連している.LLaMA-Omniは主にlatencyを最適化するためのものであるため,音声の生成に関してはあまり検討されておらず,生成されたtextにストリーミングTTSを付けるだけで問題を解決できる(論文では現在非ストリーミングを用いている).Mini-OmniはLLMのtextに対するreasoning能力を音声モーダルに遷移させるために,推論時にLLMのtextに対するreasoning能力を維持し,そのtextを条件としてどのように音声を生成するかをより多く考えることになる.私としてはMini-Omniがもっと簡潔で、より徹底したエンドツーエンドの音声ビッグモデルだと思います。ほとんどの情報を処理します。いった機能を果たすだけです。株式会社Fusicは福岡を拠点に、Webシステム開発をはじめとし、AI・IoTといった最先端技術を用いた開発、クラウドインフラ(AWS)、複数の自社プロダクトの提供を行う会社です。技術ブログPublicationさまざまな個性を受け入れて有機的につなぐ社内環境を整える。あらゆる事業機会の創出と実現を繰り返し、世の中に対する視点を絶えず増やして成長していく。あっと驚くような角度から発展できるポイントを見つけ、そこにいい感じにフィットする形でテクノロジーを組み込んで、世の中をちょっとずつ、時には大胆にアップデートしつづけていく。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。