在语音问答任务中，GLM-4-Voice 在 Web Questions、Llama Questions 和 TriviaQA 等数据集上全面领先，进一步提升了模型在长上下文交互场景中的适应性。S→T 模态：在所有数据集中，GLM-4-Voice 均显著超过基线模型，TriviaQA 数据集中准确率达到 39.1%，相比Moshi提升了 16.3%。S→S 模态：在语音到语音的问答任务...
git clone https://github.com/UltraEval/GLM-4-Voice.gitcdGLM-4-Voice conda create -n env python=3.10 -y conda activate env pip install -r requirments.txt Run python adv_api_model_server.py Now, you can use--model glm-4-voicein the UltraEval-Audio....
GLM-4-Voice | 端到端中英语音对话模型. Contribute to THUDM/GLM-4-Voice development by creating an account on GitHub.
在本地设置 GLM-4-Voicee 要体验 GLM-4-Voice,请按照以下步骤在您的机器上本地设置该模型。 第一步:克隆仓库 首先从 GitHub 克隆仓库。确保包含子模块: !git clone--recurse-submodules https://github.com/THUDM/GLM-4-Voice cd GLM-4-Voice 步骤 2:安装依赖 进入项目目录并安装必要的依赖: !pip insta...
步骤1：从GitHub克隆repo，并确保包含子模块。```bash git clone --recurse-submodules cd GLM-4-Voice ```步骤2：安装项目所需的依赖项。```bash pip install -r requirements.txt ```步骤3：使用git-lfs从Hugging Face下载GLM-4-Voice的解码器模型检查点。请确保已安装git-lfs，然后运行以下命令：```...
从结果中可以看出 Freeze-Omni 的准确率具有绝对的领先水平,超越 Moshi 与 GLM-4-Voice 等目前 SOTA 的模型,并且其语音模态下的准确率相比其基底模型 Qwen2-7B-Instruct 的文本问答准确率而言,差距明显相比 Moshi 与其文本基底模型 Helium ...
语音问答准确性评估:Freeze-Omni提供了其在LlaMA-Questions,Web Questions, 和Trivia QA三个集合上的语音问答准确率评估,从结果中可以看出Freeze-Omni的准确率具有绝对的领先水平,超越Moshi与GLM-4-Voice等目前SOTA的模型,并且其语音模态下的准确率相比其基底模型Qwen2-7B-Instruct的文本问答准确率而言,差距明显相比Moshi...
git clone --recurse-submodules https://github.com/THUDM/GLM-4-Voice cd GLM-4-Voice 然后安装...
从结果中可以看出 Freeze-Omni 的准确率具有绝对的领先水平,超越 Moshi 与 GLM-4-Voice 等目前 SOTA 的模型,并且其语音模态下的准确率相比其基底模型 Qwen2-7B-Instruct 的文本问答准确率而言,差距明显相比 Moshi 与其文本基底模型 Helium 的要小,足以证明 Freeze-Omni 的训练方式可以使得 LLM 在接入语音模态之后...
IT之家 10 月 25 日消息,智谱今天宣布上线 GLM-4-Voice 端到端情感语音模型。官方表示,其能够理解情感,有情绪表达、情感共鸣,可自助调节语速,支持多语言和方言,并且延时更低、可随时打断,用户即日起可在“智谱清言”App 上体验。 据介绍,GLM-4-Voice 具备如下特点: ...