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此为一个链接（https://venturebeat.com/ai/meta-introduces-spirit-lm-open-source-model-that-combines-text-and-speech-inputs-outputs/），无具体内容可翻译

讨论总结

Meta推出结合文本和语音输入/输出的Spirit LM开源模型后，引发了Reddit用户的广泛讨论。话题涵盖模型架构、与其他模型对比、可下载性、在不同系统上的运行情况、成本、语音效果、是否关心其商业价值等多方面，既有对模型功能和潜力的积极探索，也有对模型存在问题的指出，整体氛围比较活跃且理性。

主要观点

  1. 👍 Meta推出的Spirit LM模型不错
    • 支持理由：无（原始评论未给出具体支持理由）
    • 反对声音：无
  2. 🔥 需要发布评估对比Spirit LM与文本到文本LLMs的智能
    • 正方观点：可以更好地了解Spirit LM的性能
    • 反方观点：无
  3. 💡 Spirit LM模型会失去一些文本到文本连贯性
    • 解释：论文中有提及这一情况
  4. 💡 模型发布旨在展示新架构而非创建新的最优模型
    • 解释：部分用户认为重点在架构展示
  5. 💡 Spirit LM基于llama - 2
    • 解释：有用户指出该模型基于llama - 2构建

金句与有趣评论

  1. “😂 segmond：very nice. they need to release an eval comparing it with the intelligence of text2text LLMs.”
    • 亮点：最早提出需要对模型进行评估对比
  2. “🤔 altoidsjedi：They noted in the paper it loses some text - to - text coherence. The model release isn’t really about creating a new SOTA model for people’s typical use cases — but rather demonstrating a new architecture for speech/text multimodality that surely can be scaled up in parameters and training regime to potentially produce a SOTA model in the future.”
    • 亮点：详细解释了模型连贯性及发布目的
  3. “👀 FullOf_Bad_Ideas：I played with it today. Does ok text -> audio and audio -> text but audio -> audio perf is bad. I haven’t figured out how to get other speakers. I recommend base model over expressive model.”
    • 亮点：对模型不同转换性能给出个人测试结果并给出使用建议

情感分析

总体情感倾向积极正面，大部分用户以探索和研究的态度看待这个模型。主要分歧点在于模型的性能（如音频到音频性能差等）、是否可下载及使用限制、运行问题等方面，可能是因为用户对模型的期望不同，以及各自的使用场景和需求存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：在指令数据集上微调模型、自建类似模型的可能性。
  • 潜在影响：如果模型不断改进，可能会对语音与文本结合的多模态领域发展产生推动作用，也可能影响到其他开源模型的发展方向以及人们对模型商业价值与研究价值的权衡。

详细内容：

标题：Meta 推出结合文本和语音输入/输出的 Spirit LM 开源模型引发 Reddit 热议

Meta 推出了 Spirit LM 开源模型，该模型能够处理文本和语音的输入与输出，此消息一出便在 Reddit 上引起了广泛关注。帖子https://venturebeat.com/ai/meta-introduces-spirit-lm-open-source-model-that-combines-text-and-speech-inputs-outputs/获得了众多用户的讨论，评论数众多。

讨论的主要方向包括对模型性能的评价、与其他模型的比较、下载和使用的相关问题等。核心争议点在于该模型的实际表现以及在商业应用和研究中的潜力。

有人认为，Meta 此次推出的模型并非旨在为人们的典型用例创建新的最先进模型，而是展示一种用于语音/文本多模态的新架构，未来可能会通过扩大参数和改进训练机制产生更优秀的模型。有人指出该模型在某些方面表现不佳，比如在语音到语音的性能上存在问题，音频输出质量低，连贯性差。还有人好奇该模型与 llama-2 的比较评估，以及其推理成本等。

有用户分享道：“作为一名对人工智能模型有所研究的人，我尝试了这个模型。发现其在文本到音频和音频到文本方面表现还行，但音频到音频的性能很差。我还没弄明白如何获取其他声音，推荐大家使用基础模型而非表现模型。”

有人提到：“我感觉相对来说，一个好的音频模型不会比我们现有的大型语言模型重太多。像 xtts/vits/coqui 这样的语音合成模型只有几个 G，而大型语言模型已经有了对世界的坚实潜在空间。”

也有用户表示自己在运行模型时遇到了困难，比如无法在自己的 PC 上加载，显卡显存不够等。

总之，Reddit 上关于 Meta 推出的 Spirit LM 开源模型的讨论丰富多样，既有对技术细节的探讨，也有实际使用中的问题反馈。这反映了大家对这一新技术的关注和期待，也为模型的进一步发展和应用提供了不同的思考视角。