YuEの革新的なトレーニング戦略が音楽継続のパズルを解く
YuEは、長いコンテクストの音楽生成に対処するための中核技術として、3段階の学習スキームを採用している。第1段階は、基本的な旋律と和声の理解を確立するために短いセグメントのモデリングに焦点を当て、第2段階は、音楽の時間幅を徐々に拡張するために漸進的なシーケンス拡張技術を導入し、第3段階は、敵対的なトレーニングを通じて全体的な一貫性を最適化する。
この階層的なトレーニングアプローチは、従来のエンド・ツー・エンドのトレーニングに比べて大きな利点がある。トレーニングの安定性は2.3倍向上し、長いシーケンスのモデリングのエラー率は58%減少した。 具体的な実装では、このモデルは、音楽の細部に対処するローカルアテンション、全体的な構造を把握するグローバルアテンション、歌詞とメロディの関係を調整するクロスアテンションなど、特別なデザインのアテンションメカニズムを使用している。
実際の効果は、YuEが5分間の曲の調律、リズム、ムードの一貫性を維持できることを証明し、従来の音楽AIにありがちなメロディーの切れ目やスタイルの突然の変化といった問題を解決し、プロのミュージシャンに近い作曲レベルに達している。
この答えは記事から得たものである。YuE：歌詞を完全な曲のベースモデルに変換し、幅広い音楽スタイルをサポートします。について
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