Mini-Omni：首个开源实时语音交互模型，边听边说边思考，延迟比GPT-4o还要低

GPT-4o其实也做到了比较流利的实时对话，但是往往这些模型都需要外接一个TTS，就导致对话还是会产生延迟。

Mini-Omni采用了一种文本指令的语音生成方法，并在推理过程中批量并行进一步提升性能。

所以说Mini-Omni可能是第一个完整意义上的端到端实时语音交互模型。

项目简介

Mini-Omni是一个开源多模态大型语言模型，具备实时对话能力和端到端的语音输入输出功能。通过独特的文本指导并行生成方法，实现了与文本能力一致的语音推理输出，仅需极少的额外数据和模块。

Mini-Omni还引入了一种“任何模型都能说话”的创新方法，通过最小的训练和修改，快速地将其他模型的文本处理能力转换为语音交互能力。

DEMO

只能说，确实快。

这没有延迟的感觉实在是太爽了！

下面图片是流式输出的示例

主要特点和贡献

·端到端的多模态交互能力：

Mini-Omni不仅支持文本输入输出，还能处理语音信号，实现真正的语音到语音的交流，这一点是通过文本指导并行生成技术实现的。

·高效的实时对话能力：

通过创新的并行生成和批处理并行解码技术，Mini-Omni能够在对话中实时响应，显著减少了延迟，提高了交互的自然流畅性。

·模型和数据效率：

该模型使用的是比较小的0.5B参数规模，但通过高效的训练和优化策略，实现了与大模型相媲美的性能，特别是在资源有限的环境下表现出色。

·"任何模型都能说话"的方法：

这是一种新颖的方法，允许通过最小的训练和修改，迅速将其他语言模型的文本处理能力扩展到语音交互领域。

·专门优化的数据集VoiceAssistant-400K：

为了训练和优化语音输出，Mini-Omni使用了特别开发的VoiceAssistant-400K数据集，该数据集旨在帮助模型在提供语音助手服务时减少生成代码符号，增强模型在真实应用中的实用性。

项目链接

https://github.com/gpt-omni/mini-omni

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】