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https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice
Basic Usage
For zero_shot/cross_lingual inference, please use CosyVoice-300M model.
For sft inference, please use CosyVoice-300M-SFT model.
For instruct inference, please use CosyVoice-300M-Instruct model. First, add third_party/Matcha-TTS to your PYTHONPATH.
以上说明中,“zero_shot”, “ sft inference”, “instruct inference” 各是啥意思?
zero_shot、sft inference 和 instruct inference 是机器学习和自然语言处理领域的一些术语,下面我来简单解释一下这些概念:
1. Zero-shot Inference(零样本推理):
这种推理方式指的是模型在没有见过某种特定任务的数据的情况下,直接对该任务进行预测。也就是说,模型需要具有一定的泛化能力,可以在训练时没有见过的语言或文本任务上进行推断。
2. SFT Inference(顺序微调推理):
SFT 指的是“Sequential Fine-Tuning”,是一种通过在某个特定任务上进一步微调模型的技术。SFT inference 使用这种微调后的模型进行推理,通常可以提高模型在特定任务上的表现。
3. Instruct Inference(指令推理):
指令推理涉及使用“指令”来引导模型进行某种特定任务。这种模型经过训练,能理解并执行类似自然语言描述的任务指令。在推理阶段,给出具体的指令后,模型会相应地输出结果。
这些说明告诉你应该选择不同的 CosyVoice 模型版本来处理不同类型的推理任务。
以上回复来自 FishC AI 小助理,如未能正确解答您的问题,请继续追问。
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