🚀 MegaTTS 3の音声クローン作成はこちら ちなみに、少し前に ByteDance は MegaTTS 3 (優れた音声クローン機能を備えています) をリリースしましたが、さまざまな理由から、音声クローンが機能するために必要な WavVAE エンコーダーをリリースしないことにしました。 最近、MegaTTS 3 と互換性のある WavVAE エンコーダーが ModelScope の ACoderPassBy によってリリースされ、非常に有望な結果が得られました。 全体的には非常に印象的です - MegaTTS 3 でついに音声クローン作成ができるようになるのを見て興奮しています。 (WavVAE エンコーダーに関する情報については、StyleTTS 2 Discord の MysteryShack にお問い合わせください)

今日願い事があるとしたら、kimiとqwenがnous 🫣🤗のようにトレーニング後のデータセットを公開してほしいと思います そうすれば、私たちは皆、お互いの仕事をもっと簡単に構築できるでしょう。

ハイブリッド推論器に関する研究はありませんか?私は、非推論データセットのない新しいモデルに対していくつかの実行を行うつもりです。 データのみの推論がモデルに与える影響と、推論のないデータがある場合にどのような影響を与えるかをお知らせします。おそらく、時間があれば数週間で良い洞察が得られるでしょう。

マニホールドは、2025年末までにIMOゴールドが発生する確率がはるかに高かった

誰もがトークナイザーの問題だと言ったと思います

@NousResearchのHermes 3は、@huggingfaceの#1データセットです。 使う予定だ Nousで寝ないでください 彼らが： - 素晴らしいオープンソースの微調整を構築する - 分散コンピューティングの構築 - 適切にキュレーションされたデータセットを持っている - モデルの重みとコードで完全に透過的 - X の投稿ベースのテイク

物事を成し遂げるために、優れたインフラストラクチャがどれほど困難で重要であるかを過小評価することは困難です

私の最善の推測: ルーブリック + LLM ジャッジ - グラウンドトゥルース証明の各ポイントをアトマイズし、モデル出力と照合します 彼らがどのようにしてこれをスケーラブルにしたかについての私の推測 - 以前はそうではなかったように、人間はそれらを細心の注意を払って作成する必要がありました、彼らは特定の問題やその答えごとに生成された非常に優れたルーブリックを作成するために訓練されたのか、それとも何かをしたのか。

Inb4では、AI用のコーディングIDEを開始して、良いデータを取得できるようにします

明日のICML @ESFoMoワークショップで、基盤モデルをトレーニングするためのPyTorchネイティブプラットフォームであるTorchTitanを紹介します。こんにちは!