结果显示,Qwen-Audio在多样化的基准任务中取得了卓越的性能,无需进行任何特定任务的微调,超过了其他模型。 section-相关工作 主要探讨了两个方面的先前研究:多任务音频-文本学习和通过多模态与LLM(大语言模型)交互。 Multi-task Audio-Text Learning -多任务音频-文本学习: 多任务训练旨在使用统一的模型架构和数据...
本文介绍了Qwen-Audio和Qwen-Audio-Chat的详细信息，这两个系统旨在实现基于人类指令的通用音频理解和灵活交互。我们的模型训练过程包括两个阶段：多任务预训练和监督微调。Qwen-Audio模型的结构如图所示。Qwen-Audio包含一个音频编码器和一个大型语言模型。给定成对数据(a, x)，其中a和x表示音频序列和文本序列，训练...
在Qwen-Audio的基础上，团队通过指令微调来开发Qwen-Audio-Chat，可以实现多轮对话，支持多样化的音频场景——类似于OpenAI在9月推出了全新的语音功能，用户可以直接通过说话与ChatGPT聊天。现在，当你向Qwen-Audio输入一段语音后，它也能够「听见」，并且「回复」你想要了解的内容。甚至，它还能基于音频进行文学创作、...
我们将训练得到的模型称为Qwen-Audio。在随后的监督微调阶段,我们固定音频编码器的权重,只优化LLM。得到的模型被标记为Qwen-Audio-Chat。 为了评估Qwen-Audio的普适理解能力,我们进行了全面评估,包括自动语音识别(ASR)、语音到文本翻译(S2TT)、自动音频字幕生成(AAC)、声场分类(ASC)、语音情绪识别(SER)、音频问答(...
Qwen-Audio在多样基准任务上实现了显著的性能,无需进行任务特定微调。基于Qwen-Audio的能力,作者进一步开发了Qwen-Audio-Chat,它允许各种音频和文本输入,支持多轮对话和各种音频中心场景。#每日AI动态# 人工智能超话 硕士论文超话#大语言模型# û收藏 9 评论 ñ4 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 ...
研究者们对Qwen-Audio进行了多任务预训练,并在随后的监督微调阶段创建了Qwen-Audio-Chat模型。 基准测试任务 Qwen-Audio在多个基准测试任务上进行了评估,这些任务包括自动语音识别(ASR)、语音到文本翻译(S2TT)、自动音频字幕生成(AAC)、声学场景分类(ASC)、语音情感识别(SER)、音频问答(AQA)、声乐声音分类(VSC)和音...
此外，阿里云首次开源音频理解大模型Qwen-Audio。周靖人称，Qwen-Audio能够感知和理解人声、自然声、动物声、音乐声等各类语音信号，支持基于单个或多个音频进行理解、推理和创作。用户可以输入一段音频，要求模型给出对音频的理解，甚至基于音频进行文学创作、逻辑推理、故事续写等等。▲周靖人发布音频大模型Qwen-Audio ...
在Qwen-Audio的基础上,团队通过指令微调来开发Qwen-Audio-Chat,可以实现多轮对话,支持多样化的音频场景——类似于OpenAI在9月推出了全新的语音功能,用户可以直接通过说话与ChatGPT聊天。 现在,当你向Qwen-Audio输入一段语音后,它也能够「听见」,并且「回复」你想要了解的内容。
12月1日，三款新模型如约而至——包括Qwen-72B、Qwen-1.8B和Qwen-Audio大模型，通义千问大模型也升级到了2.1版本。最受瞩目的首先是Qwen-72B，参数达到720亿，基于3T tokens的高质量数据训练。阿里云表示，Qwen-72B在10个权威基准测评中夺得开源模型最优成绩，在部分测评中超越闭源的GPT-3.5和GPT-4。△来源...
Qwen-Audio 是一个基本的多任务音频语言模型,支持各种任务、语言和音频类型,作为通用的音频理解模型。它具有以下几个特点: - 支持多音频分析、声音理解和推理、音乐欣赏和语音编辑工具使用。 - 在无需任何特定于任务的微调的情况下,在各种基准测试任务中都取得了令人印象深刻的性能,超越了同类产品。 - 通过提出多...