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LLaMA-Omni开源 – 低延迟端到端语音交互模型

LLaMA-Omni是由中国科学院计算技术研究所开发的开源语音交互模型,基于Llama-3.1-8B-Instruct构建,旨在实现与GPT-4o相当的语音能力。它通过集成语音编码器、适配器、LLM和流式语...

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AI交流(进群备注:)

LLaMA-Omni是由中国科学院计算技术研究所开发的开源语音交互模型,基于Llama-3.1-8B-Instruct构建,旨在实现与GPT-4o相当的语音能力。它通过集成语音编码器、适配器、LLM和流式语音解码器,支持直接从语音输入生成文本和语音响应,无需中间转录步骤,延迟低至226毫秒。项目提供完整的两阶段训练流程、100条验证数据和高效训练方案(3天4个GPU完成),适合虚拟助手、客服系统等实时交互场景。

LLaMA-Omni的特点:

  • 1. 基于Llama-3.1-8B-Instruct的高质量响应生成
  • 2. 端到端语音交互,延迟低至226毫秒
  • 3. 同步生成文本和语音响应,无需转录
  • 4. 高效训练:3天内用4个GPU完成
  • 5. 提供两阶段训练流程和bf16精度支持
  • 6. 包含200K条语音指令数据集InstructS2S-200K
  • 7. 开源Apache-2.0许可(学术用途)

LLaMA-Omni的功能:

  • 1. 虚拟助手:实现自然流畅的语音对话
  • 2. 智能客服系统:实时处理用户语音请求
  • 3. 语音驱动应用开发:快速集成语音交互功能
  • 4. 学术研究:探索端到端语音语言模型技术
  • 5. 本地测试:通过Gradio演示快速验证模型效果

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