/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
3 000 токенов
Параметры
8,7 млрд
Размер весов
15,6 ГБ
Архитектура
moshi · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

hf-moshiko

kmhf
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Moshi — модель Kyutai для малозадержечного голосового диалога, способная слушать и говорить одновременно.

41 854скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

kmhf/hf-moshiko — размещённая пользователем kmhf копия модели Moshi, разработанной лабораторией Kyutai; карточка репозитория автоматически создана и не содержит отдельных сведений о разработчике копии, лицензии или базовой модели. Moshi предназначена для разговоров голосом в реальном времени: она одновременно воспринимает речь пользователя и генерирует собственную, поддерживая двусторонний диалог с перебиваниями и наложением реплик.

В модели примерно 8,7 млрд параметров по метаданным репозитория; архитектура — плотный Transformer Moshi, а исходная система сочетает языковую модель Helium с потоковой многоуровневой генерацией аудиотокенов. В статье разработчиков описана задержка около 200 мс на практике и эксперименты с контекстом до пяти минут; метаданные этой копии указывают native context в 3000 токенов. Модель принимает аудио и выдаёт аудио, а также связанный с речью текст; основное назначение — голосовой диалог, а не отдельная ASR- или TTS-система.

В статье базовый языковой компонент обучен на английских текстах, поэтому не следует считать подтверждённой широкую поддержку других языков. Лицензия в карточке репозитория не указана; выяснить условия использования этой копии по доступным источникам нельзя.

Сценарии применения

  • голосовой разговор с виртуальным собеседником в реальном времени
  • создание голосового интерфейса с поддержкой перебиваний
  • ответы на вопросы, заданные устно
  • генерация ответной речи в диалоговом приложении

Ограничения

Карточка kmhf/hf-moshiko не сообщает лицензию; языковая основа Moshi обучена на английских текстах, а поддержка других языков не подтверждена. Заявленные характеристики задержки и длительности контекста относятся к статье Moshi и экспериментам разработчиков.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIII.5Корпоративные функцииУправление персоналом и организациейAI помогает поддерживать найм, развитие, организационное планирование и HR-сервисы.24 задачи4 462модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MoshiForConditionalGeneration
Ревизия весов
06e3abe

0 моделей

    Создать бенчмарк