原贴链接

https://v.redd.it/eda0gkyfldkd1/DASH_720.mp4?source=fallback

讨论总结

本次讨论围绕“Llama3.1”的语音理解功能展开，涵盖了模型更新、社区反馈和技术细节等多个方面。用户们对新功能表示赞赏，并积极参与测试和提供反馈。讨论中涉及了多模态模型、声音标记、早期融合技术等技术细节，以及对未来版本改进的建议。总体上，讨论氛围积极，用户对Llama3.1的进展表示期待和支持。

主要观点

  1. 👍 Llama3.1现在能够理解人类语音
    • 支持理由：通过最新的多模态检查点llama3s v0.2实现。
    • 反对声音：仍需更多分析和改进。
  2. 🔥 社区成员建议使用更新的Whisperspeech模型
    • 正方观点：使用更新的模型可以获得更好的结果。
    • 反方观点：目前使用的模型在某些方面已经表现良好。
  3. 💡 Llama3.1在语音翻译成其他语言方面还有待提高
    • 解释：目前主要处理人类语音，但翻译成其他语言的能力有限。
  4. 👀 Llama3.1使用了一种更原生且功能丰富的语音表示方式
    • 解释：通过语义令牌，模型能更好地理解语音信息。
  5. 🚀 Llama3.1项目计划实现语音到语音的转换
    • 解释：目标是开发一个开放的多轮语音模型，适用于低资源语言。

金句与有趣评论

  1. “😂 emreckartal：Hey r/LocalLLaMA, tl;dr: Basically we are teaching Llama3.1 to listen and this is the second version where Llama 3.1 can now somewhat understand human speech.”
    • 亮点：简洁概括了Llama3.1的新功能。
  2. “🤔 rnosov：Community feedback reporting here. You’re using wrong checkpoint for Whisperspeech vq model.”
    • 亮点：指出了模型使用的错误，引发技术讨论。
  3. “👀 nickyzhu：it takes in voice prompts, and give answers in text.”
    • 亮点：解释了模型如何处理语音输入并生成文本。
  4. “😍 Independent_Gas_780：Regardless of the results any small step trying to close the gap between closed and open source is appreciated.”
    • 亮点：强调了开源技术进步的重要性。
  5. “🚀 emreckartal：Thanks! Sure but first our goal is to develop an open, multi-turn speech model for llama3-s that works well with low-resource languages, focusing on ASEAN’s diverse accents and dialects.”
    • 亮点：明确了项目的目标和方向。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对Llama3.1的新功能表示赞赏和期待。主要分歧点在于对Whisperspeech模型的选择和更新，以及对语音翻译功能的改进。这些分歧主要源于技术细节和模型性能的讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：语音情感识别功能的实现。
  • 潜在影响：Llama3.1的语音理解功能可能推动多模态模型和语音处理技术的发展，对低资源语言的支持也将促进技术在全球范围内的应用。

详细内容：

标题：Llama3.1 新突破：初步实现语音理解

Llama3.1 最近有了新进展，相关帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖主要介绍了 Llama3.1 正在学习倾听，这是第二个版本，已经能够在一定程度上理解人类语音。

帖子引发了一系列热烈讨论，核心问题包括所使用的语音模型是否恰当、与其他类似技术的比较，以及未来的发展方向等。

讨论焦点与观点分析： 有人指出当前使用的 Whisperspeech vq 模型存在问题，建议使用更新的模型以获得更好的效果。比如，有用户说：“您使用的 Whisperspeech vq 模型的 checkpoint 不正确。whisper-vq-stoks-medium-en+pl.model 是一个非常旧的实验模型。当前实际使用的是 whisper-vq-stoks-v3-7lang.model。使用更新的模型可能会得到好得多的结果。”

对于 Whisper 和 Nvidia 的 Parakeet stt 在质量上的比较，有人表示：“在我的经验中，它们的准确性大致相同。但 Whisper 有更多的运行时选择，还能为您处理标点和大写。对我来说，能使用文本提示使 Whisper 更具优势。”

关于直接使用声音令牌的好处，有人解释道：“如果使用级联系统，即 STT，然后将文本放入 LLM，您不仅会失去情感/语气，还会失去单词之间的概念、意图和关系。”

有人对 Chameleon 表示质疑，认为其表现不佳，但也有人认为可能是数据和训练不足导致，而非底层方法问题。

还有人询问是否能实现语音到语音的转换以及识别语音情感等。

总的来说，讨论中既有对现有成果的肯定，也有对改进方向的建议，大家对 Llama3.1 在语音理解方面的未来发展充满期待。