劃重點(diǎn)
01谷歌和Meta相繼推出基于大語(yǔ)言模型的AI播客功能，豐富人類用戶與AI智能體互動(dòng)的體驗(yàn)。
02Meta推出了NotebookLlama，作為谷歌NotebookLM的開(kāi)源平替版，使用Llama模型進(jìn)行任務(wù)處理。
03然而，NotebookLlama的效果不如谷歌NotebookLM，帶有明顯的機(jī)器人口音，且對(duì)話時(shí)機(jī)不自然。
04項(xiàng)目背后的Meta研究人員表示，使用更強(qiáng)大的模型可以提高質(zhì)量，未來(lái)有望變得更好。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
機(jī)器之心報(bào)道
編輯：杜偉、陳陳
隨著谷歌和 Meta 相繼推出基于大語(yǔ)言模型的 AI 播客功能，將極大地豐富人類用戶與 AI 智能體互動(dòng)的體驗(yàn)。
上個(gè)月，谷歌宣布對(duì)旗下 AI 筆記應(yīng)用 NotebookLM 進(jìn)行一系列更新，允許用戶生成 YouTube 視頻和音頻文件的摘要，甚至可以創(chuàng)建可共享的 AI 生成音頻討論。加上此前支持的谷歌文檔、PDF、文本文件、谷歌幻燈片和網(wǎng)頁(yè)，NotebookLM 的用例和覆蓋范圍進(jìn)一步擴(kuò)大。
本月初，AI 大牛 Karpathy 發(fā)推表示自己只用了兩個(gè)小時(shí)就創(chuàng)建了一個(gè) 10 集的系列博客 歷史謎團(tuán)（Histories of Mysteries），其中就使用 NotebookLM 將每個(gè)主題的維基百科條目鏈接在一起，并生成播客視頻；同時(shí)也使用 NotebookLM 編寫博客 / 劇集描述。
就這兩天，Meta 推出了 NotebookLM 的開(kāi)源平替版 NotebookLlama，它使用 Llama 模型進(jìn)行大部分任務(wù)處理，包括 Llama-3.2-1B-Instruct、Llama-3.1-70B-Instruct 和 Llama-3.1-8B-Instruct。
下圖為 NotebookLlama 運(yùn)行流程，首先從文件（比如新聞文章或博客文章）創(chuàng)建轉(zhuǎn)錄文本，然后添加「更多戲劇化」和中斷，最后將轉(zhuǎn)錄文本饋入到開(kāi)放的文本到語(yǔ)音模型。
據(jù)外媒 Techcrunch 報(bào)道，NotebookLlama 的效果聽(tīng)起來(lái)不如谷歌 NotebookLM 好，帶有明顯的機(jī)器人口音，并且往往會(huì)在奇怪的時(shí)刻「互相交談」。不過(guò)，項(xiàng)目背后的 Meta 研究人員表示，使用更強(qiáng)大的模型還可以提高質(zhì)量。
Meta 研究人員在 NotebookLlama 的 GitHub 頁(yè)面寫到，「文本到語(yǔ)音模型限制了聲音的自然程度�！勾送猓帉懖タ偷牧硪环N方法是讓兩個(gè)智能體就感興趣的主題進(jìn)行討論并編寫播客大綱�，F(xiàn)在，Meta 只使用了一個(gè)模型來(lái)編寫播客大綱。
就像下面所展示的，雖然播客內(nèi)容還有一些粗糙，但它聽(tīng)起來(lái)已經(jīng)很不錯(cuò)了。
對(duì)于 Meta 的 NotebookLlama，有人直言聽(tīng)起來(lái)糟糕透了，要想真正地對(duì)標(biāo)谷歌的 NotebookLM，就要在語(yǔ)音轉(zhuǎn)換效果上接近人類水平。不過(guò)也有人認(rèn)為，雖然目前效果不佳，但隨著所有代碼的開(kāi)源，用戶可以自定義嘗試不同的提示方法等，相信未來(lái)會(huì)變得更好。
雖然效果還是差點(diǎn)意思，但也有網(wǎng)友表示：「現(xiàn)在是時(shí)候讓 Google 加快步伐了，Meta 已經(jīng)緊隨其后趕上來(lái)了，開(kāi)源 NotebookLM。」
項(xiàng)目介紹
根據(jù) Meta 發(fā)布的教程配方，你可以基于 PDF 文件構(gòu)建播客。
項(xiàng)目地址：https://github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama
第一步：對(duì) PDF 進(jìn)行預(yù)處理。即使用 Llama-3.2-1B-Instruct 對(duì) PDF 進(jìn)行預(yù)處理，并將其保存為.txt 文件；
第二步：轉(zhuǎn)錄文本編寫器。使用 Llama-3.1-70B-Instruct 模型從文本中編寫播客轉(zhuǎn)錄文本；
第三步：對(duì)內(nèi)容重新優(yōu)化，添加戲劇性。使用 Llama-3.1-8B-Instruct 模型使轉(zhuǎn)錄文本更具有創(chuàng)意；
第四步：文本到語(yǔ)音。使用 parer -tts/parer -tts-mini-v1（文本到語(yǔ)音模型）和 bark/suno 生成會(huì)話播客。
不過(guò)，還有幾個(gè)值得大家注意的點(diǎn)：
首先，在步驟 1 中，需要提示 1B 模型不要修改文本或?qū)ξ谋具M(jìn)行總結(jié)，并嚴(yán)格清理掉可能在 PDF 轉(zhuǎn)錄過(guò)程中出現(xiàn)的多余字符或垃圾字符。
其次，對(duì)于步驟 2，你也可以使用 Llama-3.1-8B-Instruct 模型，然后對(duì)比不同模型的效果。項(xiàng)目中采用的是 70B 模型，原因在于它為測(cè)試示例提供了更具創(chuàng)意的播客記錄。
對(duì)于步驟 4，你也可以使用其他模型進(jìn)行擴(kuò)展，較新的模型可能聽(tīng)起來(lái)更好。
想要順暢的運(yùn)行該項(xiàng)目，你需要有 GPU 服務(wù)器或者使用 70B、8B 和 1B Llama 模型的 API 提供商。如果你采用的是 70B 模型，那么需要一個(gè)總內(nèi)存約為 140GB 的 GPU 來(lái)以 bfloat-16 精度進(jìn)行推理。
退一步講，如果你的 GPU 并不是很好，也可以使用 8B 模型跑通整個(gè) pipeline。
接下來(lái)是安裝。在開(kāi)始之前，請(qǐng)確保使用 huggingface cli 登錄，然后啟動(dòng) jupyter notebook ，以確保能夠下載 Llama 模型。
接著運(yùn)行代碼：
git clone https://github.com/meta-llama/llama-recipes
cd llama-recipes/recipes/quickstart/NotebookLlama/
pip install -r requirements.txt
Notebook 1：Notebook 1 用于處理 PDF，并使用新的 Feather light 模型將其處理為.txt 文件。
Notebook 2：Notebook 2 將接收 Notebook 1 處理后的輸出，并使用 Llama-3.1-70B-Instruct 模型創(chuàng)造性地將其轉(zhuǎn)換為播客腳本。如果你擁有豐富的 GPU 資源，也可以使用 405B 模型進(jìn)行測(cè)試！
Notebook 3：Notebook 3 采用了之前的文本，并提示 Llama-3.1-8B-Instruct 在對(duì)話中添加更多的戲劇化和中斷。
Notebook 4：最后，Notebook 4 從上一個(gè) notebook 中獲取結(jié)果并將其轉(zhuǎn)換為播客。項(xiàng)目中使用了 parer -tts/parer - ttts -mini-v1 和 bark/suno 模型進(jìn)行對(duì)話。
這里有一個(gè)問(wèn)題：Parler 需要 4.43.3 或更早版本的 transformer，但對(duì)于 pipeline 中的步驟 1 到 3，需要最新的版本，所以需要在最后一個(gè) notebook 中切換版本。
最后，項(xiàng)目列出了未來(lái)需要改進(jìn)的地方：
語(yǔ)音模型：TTS 模型使語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)不是很自然，未來(lái)可以納入更好的模型；
更好的提示；
支持提取網(wǎng)站、音頻文件、YouTube 鏈接等。
參考鏈接：https://techcrunch.com/2024/10/27/meta-releases-an-open-version-of-googles-podcast-generator/?guccounter=1
