大神 Karpathy 鼎力推荐，开源版「Her」Moshi 再引关注！
（Moshi）的性格非常有趣，它会突然断断续续，有时会无缘无故沉默……
据了解，Moshi 是一款端到端实时音频模型，于今年 7 月初由一家法国创业团队 Kyutai 发布。
不仅发布后人人免费可玩，而且就在刚刚，Kyutai 将 Moshi 的代码、技术报告来了个大公开。
这波属实惊喜了，当初抢先试玩的谷歌 DeepMind 研究员、ViT 作者 Lucas Beyer 闻声赶来：
（刚好）我最近就想知道这个问题
开源工程师 Sebastian Rojo 原地启动好学模式。
是时候学起来了！
当然，一直慢腾腾的 OpenAI 再次被“当众处刑”。（其高级语言模式 7 月底上线后，仍只面向小部分人开放）
惊人的！当我们仍在等待 OpenAI 的高级语音模式时，人们可以开始使用 Moshi 并进行构建。
Moshi 技术细节大公开
话不多说，先来开个箱，看看 Kyutai 这次放出了哪些东西。
- 一份长篇技术报告。揭露 Moshi 模型背后细节、权重、代码；
- GitHub 官方仓库
- HuggingFace 模型库
首先来看模型。Kyutai 这次发布了3 个模型，分别是 Moshiko、Moshika，以及 Mimi 流语音编解码器。
Moshi 的参数大约为7. 69B，Moshiko/ka 是 Moshi 对合成数据进行微调后的变体，分为男女两个声音。
还可以让它们自行对话， be like：
可以看出，它们都能在一台 MacBook 上运行，且据介绍，这些模型在 L4 GPU 上实现了约 200 毫秒的延迟。
至于变体的内存需求，bf16、8 位和 4 位精度，对应的内存分别为 16GB、8GB 和 4GB VRAM。
另外，Moshi 使用了一个名为 Mimi 的流式神经音频编解码器，能够处理 24 kHz 音频（以 1.1kbps 的速度将 24 kHz 音频压缩至 12.5Hz），并且支持多种预训练模型。
Mimi 受 SpeechTokenizer 启发，通过蒸馏技术联合建模语义和声学信息，并且通过对抗性训练提升了性能，专门用来和大语言模型协同工作。
其次，从官方公布的技术细节来看，Moshi 项目主要由三个组件构成：
- Helium 语言模型（拥有 70 亿参数并在 2.1 万亿 tokens 上进行训练）
- Mimi 神经音频编解码器（能够建模语义和声学信息）
- 一种新的多流架构（能够在单独的频道上分别对用户和 Moshi 的音频进行建模）
展开来说，Moshi 团队对 Helium 进行了增强，采用了 RQ-Transformer 变体架构，这使得 Helium 能够在不增加序列长度的情况下建模语义和声学标记的层次结构。
官方自称，他们对生成音频的主要贡献是多流建模技术（multi-stream modeling）。
能够在每个时间步中堆叠 Moshi 和用户的 tokens，以模拟全双工对话的动态，包括重叠、反向通道和中断等。
还包括内心独白技术（Inner Monologue），它进一步提高了生成语音的质量，通过预测时间对齐的文本来增强 Moshi 的智能性，同时保持与流媒体的兼容性。
此外，“内心独白”的一个延伸是：通过调整音频和文本标记的延迟，Moshi 能够实现流式 TTS 和 ASR 功能。
在大规模音频预训练后，官方利用自己的模型创建了20k 小时的合成对话数据，用于评估 Moshi 在质量、音频语言建模和口语问答方面的表现，以及进行了安全和量化分析。
评估结果显示，Moshi 在性能上优于之前发布的模型。
OpenAI 版「Her」仍未开放
眼见 Moshi 这次来了个大公开，一众网友又纷纷想起了 OpenAI。
今年 7 月底，OpenAI高级语音模式面向部分 plus 用户上线，一些试玩例子也随之流出……
比如让 ChatGPT 开口讲中文，这浓浓的「歪果仁」口音是怎么回事。
再比如让它来段绕口令，围观网友笑 cry 了。
一番试玩下来，网友们期待值拉满。
然而，OpenAI 的动作实在有亿点慢了，当时曾计划秋季时让所有 plus 用户都能用上高级语音模式。
然而至今没有更多消息，相关话题的实时页面下，随处可见一片抱怨。
以至于 Moshi 发布后，再次有网友调侃：
开源总是胜利！
不过也有爆料称，OpenAI 可能会在9 月 24 日发布高级语音模式。
一周之后咱们见分晓！
