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开源版《Her》来了,技术报告已公开!大神Karpathy:它很有个性
2405点击    2024-09-19 14:24


大神Karpathy鼎力推荐,开源版「Her」Moshi再引关注!


(Moshi)的性格非常有趣,它会突然断断续续,有时会无缘无故沉默……



就像下面这样,一位小哥在和Moshi聊天时,Moshi化身打工人,精神状态十分美丽(doge)。


(一直向小哥抱怨压力大,导致小哥完全插不进话)



据了解,Moshi是一款端到端实时音频模型,于今年7月初由一家法国创业团队Kyutai发布。


不仅发布后人人免费可玩,而且就在刚刚,Kyutai将Moshi的代码、技术报告来了个大公开。



这波属实惊喜了,当初抢先试玩的谷歌DeepMind研究员、ViT作者Lucas Beyer闻声赶来:


(刚好)我最近就想知道这个问题



开源工程师Sebastian Rojo原地启动好学模式。


是时候学起来了!



当然,一直慢腾腾的OpenAI再次被“当众处刑”。(其高级语言模式7月底上线后,仍只面向小部分人开放)


惊人的!当我们仍在等待OpenAI的高级语音模式时,人们可以开始使用Moshi并进行构建。



Moshi技术细节大公开


话不多说,先来开个箱,看看Kyutai这次放出了哪些东西。


  • 一份长篇技术报告。揭露Moshi模型背后细节、权重、代码;
  • GitHub官方仓库
  • HuggingFace模型库


首先来看模型。Kyutai这次发布了3个模型,分别是Moshiko、Moshika,以及Mimi流语音编解码器。


Moshi的参数大约为7.69B,Moshiko/ka是Moshi对合成数据进行微调后的变体,分为男女两个声音。


让它们自行对话, be like:



可以看出,它们都能在一台MacBook上运行,且据介绍,这些模型在L4 GPU上实现了约200毫秒的延迟



至于变体的内存需求,bf16、8位和4位精度,对应的内存分别为16GB、8GB和4GB VRAM。



另外,Moshi使用了一个名为Mimi的流式神经音频编解码器,能够处理24 kHz音频(以1.1kbps的速度将24 kHz音频压缩至12.5Hz),并且支持多种预训练模型。


Mimi受SpeechTokenizer启发,通过蒸馏技术联合建模语义和声学信息,并且通过对抗性训练提升了性能,专门用来和大语言模型协同工作。



其次,从官方公布的技术细节来看,Moshi项目主要由三个组件构成:


  • Helium语言模型(拥有70亿参数并在2.1万亿tokens上进行训练)
  • Mimi神经音频编解码器(能够建模语义和声学信息)
  • 一种新的多流架构(能够在单独的频道上分别对用户和Moshi的音频进行建模)



展开来说,Moshi团队对Helium进行了增强,采用了RQ-Transformer变体架构,这使得Helium能够在不增加序列长度的情况下建模语义和声学标记的层次结构。


官方自称,他们对生成音频的主要贡献是多流建模技术(multi-stream modeling)。


能够在每个时间步中堆叠Moshi和用户的tokens,以模拟全双工对话的动态,包括重叠、反向通道和中断等。


还包括内心独白技术(Inner Monologue),它进一步提高了生成语音的质量,通过预测时间对齐的文本来增强Moshi的智能性,同时保持与流媒体的兼容性。



此外,“内心独白”的一个延伸是:通过调整音频和文本标记的延迟,Moshi能够实现流式TTS和ASR功能。



在大规模音频预训练后,官方利用自己的模型创建了20k小时的合成对话数据,用于评估Moshi在质量、音频语言建模和口语问答方面的表现,以及进行了安全和量化分析。


评估结果显示,Moshi在性能上优于之前发布的模型。



OpenAI版「Her」仍未开放


眼见Moshi这次来了个大公开,一众网友又纷纷想起了OpenAI。


今年7月底,OpenAI高级语音模式面向部分plus用户上线,一些试玩例子也随之流出……


比如让ChatGPT开口讲中文,这浓浓的「歪果仁」口音是怎么回事。




再比如让它来段绕口令,围观网友笑cry了。



一番试玩下来,网友们期待值拉满。


然而,OpenAI的动作实在有亿点慢了,当时曾计划秋季时让所有plus用户都能用上高级语音模式。



然而至今没有更多消息,相关话题的实时页面下,随处可见一片抱怨。




以至于Moshi发布后,再次有网友调侃:


开源总是胜利!



不过也有爆料称,OpenAI可能会在9月24日发布高级语音模式。


一周之后咱们见分晓!



技术报告:

https://kyutai.org/Moshi.pdf

GitHub官方仓库:

https://github.com/kyutai-labs/moshi

HuggingFace模型库:

https://huggingface.co/collections/kyutai/moshi-v01-release-66eaeaf3302bef6bd9ad7acd


参考链接:

[1]https://x.com/karpathy/status/1836476796738670918

[2]https://x.com/kyutai_labs/status/1836427396959932492


文章来自于微信公众号“量子位”,作者“一水”


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微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner