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自动语音翻译的新功能和改进使我们能够完成更多任务，涵盖更多语言，并且能够处理更多输入格式。然而，相较于人际交流，目前大规模自动语音翻译系统缺少使机器中介沟通自然的关键能力。 Meta AI的一项新研究提出了一系列模型，可以实现从头到尾的表达和多语言翻译。研究人员首先提出了SeamlessM4T v2，这是SeamlessM4T模型的升级版本，它是多模态的，支持几乎所有语言。这个改进的模型使用了更近期版本的UnitY2框架，其训练使用了资源较少的语言数据。通过扩展SeamlessAlign，将自动对齐了76种语言的数据，总计114,800小时。最近的两个模型，即SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，基于SeamlessM4T v2。使用SeamlessExpressive，用户可以在保留所有语调和风格的同时进行翻译。 Meta的研究保留了用户声音的风格，同时解决了韵律（prosody）的一些尚未充分研究的特征，例如说话速度和停顿，这些特征在以前的表达性语音研究尝试中被忽视了。关于SeamlessStreaming，该提议模型不需要等待源话语完全结束才能生成延迟较低的目标翻译，而是使用了效率高的单调多头注意力（EMMA）技术。利用SeamlessStreaming，可以同时完成多种源语言和目标语言的语音转文本翻译。 团队根据一组新的和更新的现有自动度量标准来评估这些模型的韵律、延迟和稳定性。为进行人工评估，他们修改了现有的协议，以衡量对于意思保留、真实性和表达力最重要的品质。他们对性别偏见进行了全面评估，这是已知的第一个为多模态机器翻译进行红队评估的努力，也是第一个已知的检测和缓解毒性添加的系统，并使用不可听见的本地水印技术来缓解深度伪造的影响，以确保他们的模型能够负责任且安全地使用。 Seamless是第一个公开可用的能够实现表达性跨语言实时交流的系统。它结合了SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，汇集了各个重要组成部分。总体而言，Seamless为我们提供了转变通用语音翻译器从科幻理念变为现实所需的基础技术的关键洞察。 研究人员强调，模型的准确性可能会因性别、种族或口音而有所不同，尽管我们在各种公平性角度上对我们的凭据进行了彻底测试，并在可行的情况下加入了安全保障。进一步的研究应该继续努力提高语言覆盖范围，并缩小低资源语言和高资源语言之间的性能差距，以实现通用语音翻译器。

GPT在自然语言处理任务中表现出色。然而，使用GPT构建和部署的流程可能会很长且复杂。这就是RAG的作用所在。 RAG是由Streamlit开发的一款应用程序，用于简化创建和部署GPT流程的过程。它提供了直观的界面，使用户可以指定任务和所需的RAG系统参数。然后，在RAG生成所需代码后，流程将自动部署。 最好的部分是RAG还有一个全新的版本RAGs v2。RAGs v2是自其初始发布以来的一次重要升级，为构建和自定义ChatGPT提供了更灵活和用户友好的体验。用户现在可以轻松创建、保存和管理多个RAG流程，每个流程都可以使用不同的数据集或系统提示进行自定义。此外，还可以删除未使用的流程，提高整体可用性。集成了代码检查和CI工具，提高了开发质量。RAGs v2还支持各类大型语言模型（LLM），用于在每个RAG流程中构建和使用。此外，它还可以加载文件或网页，进一步扩展其功能。提供了一个详细的说明视频，以便轻松设置和使用这个高级工具。 以下是该应用的三个主要部分： 在主页上，通过指示“builder agent”构建RAG流程。 可以在RAG配置部分中找到“builder agent”创建的RAG设置。您可以在此区域中自由更新或更改生成的设置，该区域具有用户界面。 使用常规的聊天机器人界面生成RAG agent，您可以根据数据向其提问。 如何使用RAGs 以下是使用RAGs的简单方法： 运行RAGs：要运行RAGs，执行以下命令： pip install rags 安装完成RAGs后，可以执行以下命令构建RAG流程： rags create-pipeline Streamlit应用程序将启动，您可以选择任务和所需的RAG系统规格。 完成创建RAG流程后，执行以下命令部署： rags…

最近，LLM模型被广泛应用于语言编程相关的活动中，成为强大的语言代理人。尽管取得了令人印象深刻的进展，但在实际的编程环境需求中，这些模型在静态实验环境下展现的能力与不断变化的实际编程场景之间仍存在很大差距。 标准代码生成基准测试评估LLM模型能否从零开始生成新的代码。然而，编程规范很少需要从头开始生成所有代码组件。 在编写实际应用程序的代码时，通常会使用现有的公开库。这些开发的库为各种挑战提供了强大的、经过实战检验的解决方案。因此，评估代码LLM模型的成功应该不仅限于函数产生的能力，还包括其能够正确使用参数的能力。 耶鲁大学、南京大学和北京大学的一项新研究提出了ML-BENCH，这是一个真实且全面的基准数据集，用于评估LLM模型理解用户指令、浏览GitHub仓库和产生可执行代码的能力。ML-BENCH提供了高质量、可教授的满足指令要求的代码。ML-BENCH由9,444个示例、130个任务和14个流行的机器学习GitHub仓库组成。 研究人员在他们的调查中使用Pass@k和参数命中精度作为度量标准。使用这些工具，他们在ML-BENCH环境中探索了GPT-3.5-16k、GPT-4-32k、Claude 2和CodeLlama的潜力。ML-BENCH为LLM模型提供了新的测试。实证结果显示，GPT模型和Claude 2的表现远远超过CodeLlama。虽然GPT-4相对于其他LLM模型表现出了显著的性能提升，但在实验中仅完成了39.73%的任务。其他众所周知的LLM模型出现了幻觉和表现不佳。研究结果表明，LLM模型不仅需要编写代码，还需要理解详尽的文档。这项技术的关键贡献是ML-AGENT的提出，它是一种自主语言代理人，旨在通过错误分析来解决发现的不足。这些代理人可以理解人类语言和指示，生成高效的代码并完成困难的任务。 ML-Bench和ML-Agent代表了自动化机器学习过程的艺术水平的重大进展。研究人员希望这能引起其他研究人员和实践者的兴趣。

“`html 大型语言模型以其仿人能力在人工智能界引起了轰动。凭借出色的文本理解和生成能力，如GPT-3、LLaMA、GPT-4和PaLM等模型受到了广泛关注和热潮。GPT-4是OpenAI最近推出的模型，由于其多模态能力，引起了人们对视觉和语言应用融合的兴趣，也因此产生了多模态大型语言模型（MLLMs）。MLLMs的引入是为了通过添加视觉问题解决能力来改进它们。 研究人员一直在关注多模态学习，之前的研究发现多种模态可以很好地同时提高文本和多模态任务的性能。目前现有的解决方案，如跨模态对齐模块，限制了模态协作的潜力。大型语言模型在多模态指导下进行细化，这导致文本任务性能有所降低，产生了一大挑战。 为了解决所有这些挑战，阿里巴巴集团的研究团队提出了一种名为mPLUG-Owl2的新型多模态基础模型。mPLUG-Owl2的模块化网络架构考虑了干扰和模态协作。该模型结合了常见的功能模块，以鼓励跨模态协作，并使用模态适应模块在各种模态之间无缝过渡。通过这样做，它利用语言解码器作为通用接口。 这种模态适应模块通过将语言和视觉模态投影到共同的语义空间中保证两种模态之间的协作，同时保持模态特定特征。团队为mPLUG-Owl2提出了一个两阶段的训练范式，包括联合视觉-语言指导调优和视觉-语言预训练。借助这种范式，视觉编码器能够更高效地收集高层和低层语义视觉信息。 研究团队进行了各种评估，并展示了mPLUG-Owl2在文本问题和多模态活动中的概括能力。该模型通过在各种任务中实现最先进的性能，展示了其作为单一通用模型的多样性。研究表明，mPLUG-Owl2是独特的，因为它是第一个在纯文本和多模态场景中展示模态协作的MLLM模型。 总之，mPLUG-Owl2无疑是多模态大型语言模型领域的重大进展和重要一步。与早期主要集中于增强多模态技能的方法不同，mPLUG-Owl2强调模态之间的协同作用，以在更广泛的任务范围内提高性能。该模型采用了模块化的网络架构，其中语言解码器作为控制各种模态的通用接口。 “`