低遅延応答のためのソリューション
擬人化された音声対話システムで低遅延応答を実現するには、技術アーキテクチャとデータ処理の両方のレベルで最適化が必要です：
- ストリーミング処理アーキテクチャSpeechGPT 2.0-previewは、超低ビットレートのストリーミングスピーチコーデックを使用し、セマンティックとアコースティックの共同モデリングにより、音声データのリアルタイムコーデック処理を可能にします。
- 軽量モデル設計このシステムは、言語能力を維持しながら計算の複雑さを軽減するために、7Bスケールのモデルに基づいて最適化されています。
- 前処理アクセラレーションこのシステムは、効率的な音声データクローリングシステムと多機能クリーニングパイプラインを備えており、入力データの品質と処理速度を保証します。
- ハードウェア適応: flash-attn最適化ライブラリは、インストール時に特別な注意が必要ですが、グラフィックカードの注意力計算の効率を向上させます。
具体的には、1）コーデック・モジュールを正しく配置する、2）flash-attnなどのアクセラレーション・コンポーネントがドキュメントに従ってインストールされていることを確認する、3）サーバーのリソース割り当てを最適化する。これらの対策により、記事で言及されている100ミリ秒の応答遅延を達成することができる。
この答えは記事から得たものである。SpeechGPT 2.0-プレビュー：リアルタイム対話のためのエンドツーエンドの擬人化音声対話マクロモデルについて
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