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編程客棧() 6月25日消息:大型語(yǔ)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python的進(jìn)展之一，這些模型正在改變?nèi)藱C(jī)交互的方式。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。

LLMs 在處理復(fù)雜交互和知識(shí)檢索任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色，其中最著名的例子是由 OpenAI 開(kāi)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(kāi)發(fā)了像 CLIP（對(duì)比性語(yǔ)言圖像預(yù)訓(xùn)練）這樣的模型，用于圖像生編程客棧成，使得可以根據(jù)圖像的內(nèi)容生成文本。

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(yǔ)言模型，可以處理語(yǔ)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(shì)，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javascript理和生成文本和語(yǔ)音。這使得 AudioPaLM 可以處理各種應(yīng)用，從語(yǔ)音識(shí)別到語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字。

雖然 AudioLM 在保持諸如說(shuō)話者身份和語(yǔ)氣信息方面表現(xiàn)出色，而以文本為基礎(chǔ)的語(yǔ)言模型 PaLM-2 則專注于特定于文本的語(yǔ)言知識(shí)。通過(guò)結(jié)合這兩個(gè)模型，AudioPaLM 利用了 PaLM-2 的語(yǔ)言專業(yè)知識(shí)和 AudioLM 的附加語(yǔ)言信息保存能力，從而更全面地理解和生成文本和語(yǔ)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(yǔ)音和文本。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(lái)處理的語(yǔ)音識(shí)別、文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音合成和語(yǔ)音到語(yǔ)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(guò)程中。

經(jīng)過(guò)評(píng)估，AudioPaLM 在語(yǔ)音翻譯方面的表現(xiàn)明顯優(yōu)于現(xiàn)有系統(tǒng)。它展示了對(duì)語(yǔ)言組合執(zhí)行零樣本語(yǔ)音到文本翻譯的能力，也就是說(shuō)，它可以準(zhǔn)確地將從未遇到過(guò)的語(yǔ)言的語(yǔ)音翻譯成文本，為更廣泛的語(yǔ)言支持開(kāi)辟了可能性。

AudioPaLM 還可以基于簡(jiǎn)短的口語(yǔ)提示在語(yǔ)言之間進(jìn)行聲音轉(zhuǎn)換，并能捕捉并重現(xiàn)不同語(yǔ)言中的獨(dú)特聲音，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換和適應(yīng)。

團(tuán)隊(duì)提到的 AudioPaLM 主要貢獻(xiàn)包括：

總而言之，AudioPaLM 是一個(gè)統(tǒng)一的大型語(yǔ)言模型，通過(guò)利用基于文本的語(yǔ)言模型的能力和整合音頻提示技術(shù)，可以同時(shí)處理語(yǔ)音和文本，成為 LLM 列表中強(qiáng)有力的補(bǔ)充。

AudioPaLM Hugging Face 頁(yè)面：https://huggingface.co/papers/2306.12925