導(dǎo)讀：摩爾線程開源了音頻理解大模型 —MooER（摩耳），是業(yè)界首個(gè)基于國產(chǎn)全功能 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練和推理的大型開源語音模型。
8 月 23 日消息，
基于摩爾線程夸娥（KUAE）智算平臺，MooER 大模型用 38 小時(shí)完成了 5000 小時(shí)音頻數(shù)據(jù)和偽標(biāo)簽的訓(xùn)練。
MooER 不僅支持中文和英文的語音識別，還具備中譯英的語音翻譯能力。在 Covost2 中譯英測試集中，MooER-5K 取得了 25.2 的 BLEU 分?jǐn)?shù)，接近工業(yè)級效果。
摩爾線程 AI 團(tuán)隊(duì)在該工作中開源了推理代碼和 5000 小時(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，并計(jì)劃進(jìn)一步開源訓(xùn)練代碼和基于 8 萬小時(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。
MooER 的模型結(jié)構(gòu)包括 Encoder、Adapter 和 Decoder（Large Language Model，LLM）三個(gè)部分，具體的模型參數(shù)規(guī)模如下：
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