@Radical Ventures合伙人Rob Toews
2020年开始,当Hutchison开始第二次博士后研究时,她发现业内的科学家对于地震预测的态度更为开放了。
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat,成功减轻了幻觉问题,并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
除了可以从文字生成音乐外,它还支持图像、视频和音频生成音乐,并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解,ViT进行图像理解,ViViT进行视频理解,并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型(音乐解码器)。用户可以轻松移除或替换特定乐器,调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。
据悉,M2UGen采用了创新的方法,生成了大规模的多模态音乐指导数据集,用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型,以在各个领域生成对应的指导。