实验性llama3-s：一种早期融合的音频与文本多模态模型

本次讨论围绕“llama3-s”这一早期融合音频与文本的多模态模型展开，主要关注其开源潜力、音频处理技术及模型架构。讨论中涉及了模型是否支持开源语音聊天功能、使用不同音频编码方法的优劣、模型架构的复杂性以及实验和合作的可能性。整体氛围积极，用户表现出对新技术的高度兴趣和期待。

👍 开源语音聊天功能
- 支持理由：用户询问“llama3-s”是否支持开源语音聊天功能，类似于ChatGPT的服务。
- 反对声音：无明确反对，但有用户提到开源和本地模型的概念。
🔥 音频编码方法的选择
- 正方观点：使用Encodec编码音频，保留说话者声学特征。
- 反方观点：语义令牌在压缩语音方面更高效，更适合多模态模型。
💡 模型架构的复杂性
- 用户询问是否有模型架构图，提出可能是简单的早期融合方法，类似于BLIP模型。

“😂 Will this allow open source voice chatting like what ChatGPT is rolling out?”
- 亮点：直接点出了模型的潜在应用场景，引发广泛关注。
“🤔 语义令牌在压缩语音方面比 Encodec 更高效。”
- 亮点：提出了技术上的对比，引发对音频处理技术的深入讨论。
“👀 We welcome collaborators interested in multimodal AI and speech processing!”
- 亮点：展示了项目的开放性和合作精神，吸引潜在合作伙伴。

讨论的总体情感倾向积极，用户对“llama3-s”模型的实验表示兴奋和期待。主要分歧点在于音频编码方法的选择，以及模型架构的复杂性。这些分歧源于对技术细节的不同理解和期望。