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伴随着生成式深度学习模型的飞速发展,自然语言处理和计算机视觉已经经历了根本性的转变,从有监督训练的专门模型,转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。在语音处理和文本到语音领域,这样的转变也正在发生,模型能够利用数千小时的数据,使合成结果越来越接近类人语音。使用扩散解码器的十亿参数SpeechGPT需要69.1秒才能完成合成使用语音编码解码器的相同SpeechGPT只需要17.8秒。
凤凰网科技讯6月16日消息,凤凰网科技《浪潮》对话智源研究院黄铁军,谈到如何理解大模型“涌现”,黄铁军认为有两个必备条件。“大”很重要,大模型的规模达到一定程度是“涌现”的基本条件。黄铁军认为一个人工智能模型要具有产生新可能,甚至于无穷无尽的可能性,这是大模型“涌现”的前提条件。