生産志向のシステム・アーキテクチャ設計
SpeechGPT2.0-previewは、音声コーデック（Codec）と言語モデル（7Bパラメータ）が独立して展開されるスプリットアーキテクチャ設計を採用しています。このアーキテクチャには3つの大きな利点があります：1）コーデックモデルは音声特徴抽出と合成に重点を置いており、モデルサイズは500MB以内に抑えられている、2）言語モデルは定量化されたデプロイメントをサポートしており、民生グレードのGPUで実行できる、3）モジュール設計により機能拡張が容易である。
1）git-lfsによる大規模なモデルウェイトの管理、2）flash-attnによる計算効率の最適化、3）gradioによる軽量なデモインターフェースの提供。システムリソースの消費は16GBのビデオメモリ内で制御され、1回の応答エネルギー消費は類似システムより30%低い。
テストによると、このアーキテクチャは200以上の同時リクエストをサポートしながら、0.5%未満のエラーレートで200ms未満のレイテンシを維持しており、産業グレードのアプリケーションの基準を完全に満たしている。
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
