Sesame AI y RVQs - La Arquitectura de Red Detrás de los Modelos de Habla Virales

Resumen

Explora la arquitectura del Modelo de Habla Conversacional de Sesame, incluyendo la tokenización del Codificador Mimi con RVQ dividido, códigos semánticos y acústicos, y la Espina Autoregresiva del Transformador que permite la interacción con habla natural.

Programa de estudio

- Introducción a los Modelos de Habla Conversacional -- Visión General de la IA Conversacional -- Importancia de los Modelos de Habla en la IA Moderna - Arquitectura del Modelo de Habla Conversacional Sesame -- Estructura General y Funcionalidad -- Descripción General de Componentes Clave - Codificador Mimi y Tokenización -- Concepto del Codificador Mimi -- Proceso de Tokenización -- Ventajas de la Codificación Mimi - Cuantificación Vectorial Residual Dividida (RVQ) -- Fundamentos de la RVQ -- Técnica de RVQ Dividida -- Papel en el Modelo de Habla - Códigos Semánticos y Acústicos -- Explicación de los Códigos Semánticos -- Explicación de los Códigos Acústicos -- Integración dentro del Modelo - Estructura Autoregresiva del Transformer -- Visión General de Modelos Autoregresivos -- Arquitectura del Transformer en Modelos de Habla -- Beneficios para la Interacción de Habla Natural - Aplicaciones de Sesame AI -- Casos de Uso en el Mundo Real -- Tendencias Futuras y Oportunidades - Implementación Práctica y Estudios de Caso -- Sesiones Prácticas -- Análisis de Casos de Éxito

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