按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2V2.0.2模型。Bert-VITS2V2.0.2基于现有数据集目前Bert-VITS2V2.0.2大体上有两种训练方式，第一种是基于现有数据集，即原神各角色已经标注好的语音数据，这部分内容是公开的，但是不能商用，可以在这里下载：https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%A
Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。具体的更新日志请参见官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases模型配置首先克隆官方最近的v2.0.2代码：gitclonehttps://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git随后在项目的根目录创建Data目录c
大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须
语义搜索是一种先进的信息检索技术，旨在通过理解搜索查询和搜索内容的上下文和含义来提高搜索结果的准确性和相关性。与依赖于匹配特定单词或短语的传统基于关键字的搜索不同，语义搜索会考虑查询的意图、上下文和语义。语义搜索在搜索结果的精度和相关性至关重要的应用中非常宝贵，例如从大型数据库中检索信息、电子商务产品搜索、企业搜索以及改善搜索引擎和虚拟助手中的用户体验。传统的基于关键字的搜索依赖于匹配特定的单词或短语，而语义搜索则考虑查询的意图、上下文和语义。NLP中的语义搜索如何工作？自然语言处理（NLP）上下文中的语义搜索是指应用NLP技术通过理解搜索查询和正在搜索的内容的含义和上下文来增强搜索结果的准确
诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型，BERT引入了双向上下文信息的建模，使得模型能够更好地理解句子中的语义和关系。BERT的模型结构基于Transformer，它由多个编码器层组成。每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络，用于对输入序列进行多
1VITS2模型1.1摘要单阶段文本到语音模型最近被积极研究，其结果优于两阶段管道系统。以往的单阶段模型虽然取得了较大的进展，但在间歇性非自然性、计算效率、对音素转换依赖性强等方面仍有改进的空间。本文提出VITS2，一种单阶段的文本到语音模型，通过改进之前工作的几个方面，有效地合成了更自然的语音。本文提出了改进的结构和训练机制，所提出的方法在提高多说话人模型中语音特征的自然度、相似性以及训练和推理效率方面是有效的。证明了所提出方法可以显著减少以前工作中对音素转换的强依赖，允许完全端到端单阶段方法。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.16430.pdf演示地址：htt
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、引言在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统，还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域
诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到通用的语言表示，然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型，BERT引入了双向上下文信息的建模，使得模型能够更好地理解句子中的语义和关系。BERT的模型结构基于Transformer，它由多个编码器层组成。每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络，用于对输入序列进行多
一、BERT的基本理念BERT是BirdirectionalEncoderRepresentationfromTransformers的缩写，意为多Transformer的双向编码器表示法，它是由谷歌发布的先进的嵌入模型，BERT是自然语言处理领域的一个重大突破，它在许多自然语言处理任务中取得了突出的成果，比如问答任务，文本生成，句子分类等等，BERT成功的一个主要原因是，它是基于上下文的嵌入模型，这是它与其他流行的嵌入模型的最大不同，首先让我么了解有上下文的嵌入模型和无上下文的嵌入模型之间的区别，如以下两个句子A：hegotbitbypython(他被蟒蛇咬了)B：pythonismyfav
以下用形状来描述矩阵。对于向量，为了方便理解，也写成了类似(1,64)这种形状的表示形式，这个你理解为64维的向量即可。下面讲的矩阵相乘都是默认的叉乘。词嵌入矩阵形状：以BERT_BASE为例，我们知道其有12层Encoder，12个Head。对于中文版的BERT_BASE来说，词嵌入矩阵的形状为(21128,768)，其中21128就是词典的大小，768是词典中的每个字对应的维度。需要注意的是这个维度其实可以是其他值，只不过官方恰巧给的是768=64×12(12个head，每个head是64维)，对于Transformer的Encoder来说，这个维度是512，这个时候512≠64×6(6个
