Naujas duomenų atžvilgiu efektyvus metodas įgalina full-duplex balso agentus naudojant nekintančius LLM
Tyrėjai sukūrė metodą, leidžiantį pritaikyti bendrosios paskirties nekintančius LLM modelius full-duplex balso sistemoms, naudojant tik 97 mln. mokomų parametrų ir 30 GPU valandų treniravimo. Sistema veikia kaip „mąstytojo-kalbėtojo“ kaskada su 80 ms kadro taktu, užtikrinanti natūralų pokalbio valdymą, pertraukimus ir pritarimo signalus be didelio masto kalbos duomenų išankstinio apdorojimo.