Lösungen für niedrige Latenzzeiten
Um eine niedrige Latenzzeit in anthropomorphen Sprachdialogsystemen zu erreichen, ist eine Optimierung sowohl auf der Ebene der technischen Architektur als auch der Datenverarbeitung erforderlich:
- Architektur der Streaming-VerarbeitungSpeechGPT 2.0-Preview verwendet einen Streaming-Sprachcodec mit extrem niedriger Bitrate und gemeinsamer semantisch-akustischer Modellierung, um eine Echtzeit-Codec-Verarbeitung von Sprachdaten zu ermöglichen.
- Leichtes ModelldesignDas System wurde auf der Grundlage eines 7B-Modells optimiert, um die Rechenkomplexität zu verringern und gleichzeitig die sprachliche Leistungsfähigkeit zu erhalten.
- Beschleunigung der VorverarbeitungDas System ist mit einem effizienten Sprachdaten-Crawling-System und einer multifunktionalen Reinigungspipeline ausgestattet, um die Qualität und Verarbeitungsgeschwindigkeit der Eingabedaten zu gewährleisten.
- Hardware-AnpassungDie Optimierungsbibliothek flash-attn, die bei der Installation besonders beachtet werden muss, verbessert die Effizienz der Aufmerksamkeitsberechnungen der Grafikkarte.
Konkret: 1) das Codec-Modul richtig einsetzen; 2) sicherstellen, dass Beschleunigungskomponenten wie flash-attn entsprechend der Dokumentation installiert werden; 3) die Zuweisung von Server-Ressourcen optimieren. Durch diese Maßnahmen können die im Artikel erwähnten hundert Millisekunden Antwortlatenz erreicht werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSpeechGPT 2.0-Preview: ein durchgängiges anthropomorphes Sprachdialog-Makromodell für Echtzeit-InteraktionDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man niedrige Latenzzeiten in anthropomorphen Sprachdialogsystemen?
