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嘿，r/LocalLLaMA的朋友们！我们刚刚推出了OmniAudio - 2.6B，这是我们专门为边缘部署构建的新音频语言模型。我们没有采用通常的ASR - LLM链，而是将Gemma - 2 - 2b和Whisper turbo与自定义投影器组合成一个单一的统一模型。演示：问模型‘在露营时没有点火器如何生火’（附上链接）。性能：我们在2024年Mac Mini M4 Pro上进行了测试，OmniAudio - 2.6B（FP16 GGUF与Nexa SDK）每秒35.23个标记，OmniAudio - 2.6B（Q4_K_M GGUF与Nexa SDK）每秒66个标记，Qwen2 - Audio - 7B（Transformers）每秒6.38个标记，比当前解决方案快10.3倍。一些说明：Nexa SDK是第一个支持本地音频语言模型推理的开源工具包；我们利用针对边缘部署优化的Nexa SDK从头构建OmniAudio，速度和效率是我们的主要关注点；我们的Q4_K_M量化在速度和准确性之间实现了完美平衡。用例：离线语音问答、语音聊天、创意生成、录制摘要、语调调整。资源：博客（附上链接）、HuggingFace仓库（附上链接）、本地运行（附上链接）、交互演示（附上链接）。欢迎大家反馈！

讨论总结

这是关于OmniAudio - 2.6B这个专为边缘部署构建的音频 - 语言模型的讨论。有人表达对边缘部署概念的喜爱，还有很多人对模型性能优势、功能等方面存在好奇并提出诸多问题，例如与其他模式的区别、支持的语言、硬件兼容性等，整体氛围积极，大家都在探索这个新模型。

主要观点

  1. 👍 对边缘部署概念表示喜爱
    • 支持理由：评论者直接表达喜爱。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 想了解OmniAudio - 2.6B相比简单组合的优势
    • 正方观点：有助于更好地理解模型价值。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 OmniAudio - 2.6B目前仅支持音频输入
    • 解释：受本地推理框架或解决方案限制。
  4. 💡 目前英语是模型的主要关注语言，下一个版本会增加更多语言支持
    • 解释：开发过程中英语数据先聚焦，后续扩展。
  5. 💡 OmniAudio - 2.6B在总结功能方面表现良好，但在转录或生成字幕方面能力欠缺
    • 解释：目前模型功能的现状及需要改进之处。

金句与有趣评论

  1. “😂 Pro - editor - 1105：i love edge deployment”
    • 亮点：直接表达对边缘部署概念的喜爱。
  2. “🤔 opi098514: Ok just so I understand. This is basically an SST with an LLM smashed together. (I mean super simplified) what makes this better than that?”
    • 亮点：简洁地提出对模型优势的疑问。
  3. “👀 我们需要大量自然对话的数据，目前英语是我们的主要关注点。”
    • 亮点：解释了目前语言聚焦情况。
  4. “🤔 It can do summarization very well but unfortunately it’s not good at transcription or generating subtitles (for now).”
    • 亮点：说明模型功能的优劣现状。
  5. “👀 我认为如果这个（模型）在手机上运行，就能实现最佳使用场景。”
    • 亮点：提出模型的潜在最佳应用场景。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少，大家基本都在围绕模型的发展和探索进行讨论。可能的原因是这是一个新发布的模型，大家更多是好奇和期待，希望它能不断完善发展。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索模型在不同设备（如安卓、iOS）上的应用及优化。
  • 潜在影响：如果成功应用于手机等移动设备，可能会对语音助手类应用市场产生冲击。

详细内容：

《OmniAudio-2.6B：引发Reddit热议的新型音频语言模型》

近日，Reddit上一篇关于“OmniAudio-2.6B：World’s Fastest AudioLM for Edge Deployment”的帖子引发了众多关注。该帖子介绍了新推出的专门为边缘部署而构建的音频语言模型OmniAudio-2.6B，点赞数众多，评论区也十分热闹。

帖子中提到，OmniAudio-2.6B将Gemma-2-2b和Whisper turbo与自定义投影仪结合在一个统一模型中，而不是常见的ASR-LLM链。还展示了在2024 Mac Mini M4 Pro上的性能测试结果，相比当前解决方案，速度快了多达10.3倍。同时列举了多种使用场景，如离线语音问答、语音聊天、创意生成、录音总结、语气调整等，并提供了相关资源的链接。

在讨论焦点与观点分析中，有人认为这个模型结合了多种优势，如“有人表示：‘Latency to first token is gonna be much faster, I assume.’”；也有人好奇它与其他模型的差异，如“有人提问：‘Ok just so I understand. This is basically an SST with an LLM smashed together. (I mean super simplified) what makes this better than that? I’ve been wanting to use something like this and am eager to try it. Just wanting to understand it better.’”。对于模型能否支持双向语音对话、能否处理其他语言、能否在安卓设备上运行等问题，都有用户发表了看法。有人期待它能支持更多语言，有人希望能看到与常规Whisper Turbo的对比数据。

总之，关于OmniAudio-2.6B的讨论十分丰富，大家对其充满期待的同时，也提出了许多有待改进和完善的地方。未来，它能否在众多应用场景中发挥出色表现，让我们拭目以待。