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2023-07-05 19:00:38
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
未来,LeMUR有望在客服等领域得到广泛应用。
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