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大型语言模型（LLM）的可能输出包含单词（文本），但语音模型既需要单词也需要音素。它们难道不应该更大吗？ 从我所想的来看，这是因为它们不像大型语言模型那样有（严格意义上，大型语言模型其实也不‘理解’单词）那么多理解。这样对吗？

讨论总结

原帖对音频（TTS/STT）模型比一般的大型语言模型（LLM）尺寸小表示疑惑，怀疑是否是因为语音模型的理解能力不如LLM。评论者们从多个角度进行了分析，大多数观点认为是由于二者功能上的差异，TTS和STT模型专注于声音和文字的转换，架构针对处理音频特征优化，不需要像LLM那样宽泛地理解文本和存储大量知识，整体讨论氛围偏向技术交流与探讨。

主要观点

  1. 👍 TTS和STT模型专注于声音和文字的转换，不需要像LLMs那样宽泛地理解文本。
    • 支持理由：如DRONE_SIC解释，TTS/STT模型与LLM功能不同，LLM要生成创意性、有语境感知的文本，而TTS/STT模型只做声音和文字的映射。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 大型语言模型需压缩大量训练数据到参数中，语音模型只需对输入输出标记做语音翻译的压缩。
    • 正方观点：从信息熵角度看，大型语言模型需要将大量训练数据压缩到参数中以提高预测准确性，而语音模型不需要这么做。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 音频模型规模较小可能是因为只需掌握文本与声音的关系知识。
    • 解释：这是一种对音频模型比LLM小的推测性解释。
  4. 💡 不同意原帖中关于语音模型比llm体积小是因为理解能力不如llm的观点。
    • 解释：虽未给出详细理由，但直接表示反对原帖观点。
  5. 💡 语音模型追踪的关系数量少于LLM。
    • 解释：因为语音模型追踪字母与音素关系，LLM追踪单词间关系，而单词数量远多于字母和音素数量。

金句与有趣评论

  1. “😂 TTS (text - to - speech) and STT (speech - to - text) models aren’t doing all the “thinking” that a full - blown language model does…”
    • 亮点：形象地表达出TTS/STT模型和LLM在功能上的差异。
  2. “🤔 LLMs are like huge encyclopedias that must generate creative, context - aware text on any topic.”
    • 亮点：用形象的比喻描述了LLM的功能特点。
  3. “👀 从信息熵的角度 - 一个大型语言模型需要将它所训练的所有数据压缩成带有损失的一些参数。”
    • 亮点：从信息熵角度解释大型语言模型的特性。
  4. “🤔 My guess would be it is because they only need the knowledge of how text relates to sound.”
    • 亮点：对音频模型规模小提出一种简洁的推测。
  5. “😂 想象LLMs就像使用大量文字和宏大想法写书的“讲故事者”。语音模型就像将这些文字变成歌曲的“歌手”。”
    • 亮点：通过类比解释语音模型和LLM的区别。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家在理性地探讨技术问题。主要分歧点在于原帖认为语音模型比LLM小是因为理解能力不如LLM，有评论者对此表示反对，以及对于LLM是否理解单词也存在不同看法。可能的原因是大家对技术概念的理解和定义不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于语音模型中相当于分词器的部分的探讨可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：有助于人们更深入理解语音模型和大型语言模型的原理，对相关模型的优化和应用发展有一定的推动作用。

详细内容：

标题：为何音频（TTS/STT）模型规模远小于通用LLM？

在Reddit上，一个题为“为何音频（TTS/STT）模型规模远小于通用LLM？”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子提出，LLM的可能输出涵盖文字（文本），而语音模型不仅需要文字还需要音素，理应规模更大，但其推测这可能是因为语音模型的理解能力不如LLM。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，TTS和STT模型不像完整的语言模型那样进行全面的“思考”。LLM如同巨大的百科全书，能在任何主题上生成有创意、上下文感知的文本，存储大量语言、上下文甚至世界知识。相比之下，TTS和STT模型专注于声音和文字之间的映射，不需要像LLM那样广泛地“理解”文本。

也有人认为，这些TTS和STT模型常使用针对音频特征处理优化的架构，而非语言建模，这种专业化意味着它们需要更少的参数，因为不需要捕捉语言的所有细微差别。

还有人分享了个人使用不同语音模型的经历。比如[Heybud221]表示Sesame虽好但不可靠，需要多次调整提示才能获得可理解的音频，而Kokoro更可靠，不过Zonos在可靠性上优于Sesame，且在音频定制方面有更多选择，只是速度稍慢。

从信息熵的角度，有人认为LLM需要将训练数据压缩到一些参数中以减少损失，参数越多预测越准确。而TTS或STT模型只需“记住”或压缩输入与输出标记的语音转换。

有人将LLM比作讲故事的人，能写很多文字和宏大的想法，而语音模型则像歌手，把文字变成歌曲，歌手不需要写整个故事，只需知道如何唱好，所以规模不必更大。

不同观点的争议点在于对语音模型和LLM在功能和需求上的理解差异。共识在于大家都在探讨语音模型和LLM规模差异的原因。

特别有见地的观点如将LLM和语音模型分别比喻为故事讲述者和歌手，形象地解释了二者的区别和规模差异的可能原因。

总的来说，这次Reddit上的讨论让我们对音频模型和LLM的规模差异有了更深入的理解和思考。