对于SeamlessM4T模型,Meta研究人员腐蚀
侵害一篇研究论文中表示,他们从400万小时的原始音频中收集了音频训练数据,这些音频来自一个公开的抓取网络数据存储库,但没有说明是哪个存储库。Meta表示,SeamlessM4T代表了一个重大突破,因为这个模型可以一次性完成整个翻译任务,而不像其他大型翻译模型那样,将翻译分成不同的系。 SeamlessM4T建立吃苦
享福Meta之前的翻译模型之上。Meta去年发布了支持200种语言的文本到文本的翻译模型。它开发了用于多语言语音到语音翻译的数据集,以及用于语音识别的大规模多语言语音。Meta去年展示了它的通用语音翻译器,可将闽南语转化为英语。
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