Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

我草ElevenLabs的v3语音模型,已经是Next Level级别了,超越Fish Audio成为最佳中文语音模型,同时也是多语言的首选模型。不知道是不是因为Alpha阶段的原因,现在没有屏蔽NSFW内容。 不要在公开场合外放视频!不要在公开场合外放视频!不要在公开场合外放视频!

95,217 views • 1 year ago •via X (Twitter)

8 Comments

一把沙's profile picture
一把沙1 year ago

再配个硅胶,无敌了

Lizi's profile picture
Lizi1 year ago

我突然有个想法

Jason傑森 🇭🇰|🛠️'s profile picture
Jason傑森 🇭🇰|🛠️1 year ago

这语音模型绝了 小心社死啊兄弟

和尚打伞无法无天's profile picture
和尚打伞无法无天1 year ago

已经很接近人类了,再给半年时间会更好

扫地道长's profile picture
扫地道长1 year ago

我一看最后三句话就知道是啥

huanggou's profile picture
huanggou1 year ago

可以克隆声音, 就牛逼了

XiaoBei Lin's profile picture
XiaoBei Lin1 year ago

绝了

Yule's profile picture
Yule1 year ago

再搞个文生av模型 就可以干pornhub了

Related Videos

Google的教学视频《Introduction to Large Language Models | 大语言模型介绍》(中英双语字幕) 这个视频介绍了大型语言模型(Large Language Models,LLMs)的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集,可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练,可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后,可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制,以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是:大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模,也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练,然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括:一种模型可用于不同的任务;微调大型语言模型需要的领域训练数据较少;随着数据和参数的增加,大型语言模型的性能也在持续增长。 此外,视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同,以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中,提示设计和提示工程是两个密切相关的概念,这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型:通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。 原始视频链接:

宝玉

114,612 views • 3 years ago