LeMUR:将大型语言模型应用于长音频文件转录的新框架

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2023-07-05 19:00:38

LeMUR:将大型语言模型应用于长音频文件转录的新框架

大型语言模型(LLM)正在改变每个行业的用户期望。然而,建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难,因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。将LLM应用于音频文件的一个关键挑战是,LLM受其上下文窗口的限制。在一个音频文件能够被送入LLM之前,它需要被转换成文本。音频文件越长,绕过LLM的上下文窗口限制的工程挑战就越大。但工作场景中,我们往往需要LLM帮我们处理非常长的语音文件,比如从一段几个小时的会议录音中抽取核心内容、从一段访谈中找到某个问题的答案……最近,语音识别AI公司AssemblyAI推出了一个名为LeMUR的新模型。就像ChatGPT处理几十页的PDF文本一样,LeMUR可以将长达10小时的录音进行转录、处理,然后帮用户总结语音中的核心内容,并回答用户输入的问题。

LeMUR是LeveragingLargeLanguageModelstoUnderstandRecognizedSpeech(利用大型语言模型来理解识别的语音)的缩写,是将强大的LLM应用于转录的语音的新框架。只需一行代码(通过AssemblyAI的PythonSDK),LeMUR就能快速处理长达10小时的音频内容的转录,有效地将其转化为约15万个token。相比之下,现成的、普通的LLM只能在其上下文窗口的限制范围内容纳最多8K或约45分钟的转录音频。为了降低将LLM应用于转录音频文件的复杂性,LeMUR的pipeline主要包含智能分割、一个快速矢量数据库和若干推理步骤(如思维链提示和自我评估)。

LeMUR解锁了一些惊人的新可能性,在几年前,我认为这些都是不可能的。它能够毫不费力地提取有价值的见解,如确定最佳行动,辨别销售、预约或呼叫目的等呼叫结果,感觉真的很神奇。——电话跟踪和分析服务技术公司CallRail首席产品官RyanJohnson

LeMUR解锁了什么可能性?

  • 将LLM应用于多个音频文本:LeMUR能够让用户一次性获得LLM对多个音频文件的处理反馈,以及长达10小时的语音转录结果,转化后的文本token长度可达150K。
  • 可靠、安全的输出:由于LeMUR包含安全措施和内容过滤器,它将为用户提供来自LLM的回应,这些回应不太可能产生有害或有偏见的语言。
  • 可补充上下文:在推理时,它允许加入额外的上下文信息,LLM可以利用这些额外信息在生成输出时提供个性化和更准确的结果。
  • 模块化、快速集成:LeMUR始终以可处理的JSON形式返回结构化数据。用户可以进一步定制LeMUR的输出格式,以确保LLM给出的响应是他们下一块业务逻辑所期望的格式(例如将回答转化为布尔值)。在这一流程中,用户不再需要编写特定的代码来处理LLM的输出结果。

未来,LeMUR有望在客服等领域得到广泛应用。

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LeMUR 大型语言模型 音频转录

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