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近日，摩尔线程公司近期宣布了一项重大举措，开源其创新成果——MooER（摩耳）音频理解大模型。作为业内首个在国产全功能GPU上完成训练与推理的大型语音模型，MooER的发布凸显了摩尔线程在人工智能技术创新方面的前沿地位，为开源社区贡献了宝贵的资源，同时也展现了其在推进本土化GPU应用上的深厚积累。
MooER大模型在摩尔线程夸娥（KUAE）智算平台上，仅用38小时便完成了5000小时音频数据和伪标签的训练。这一成就得益于公司自研的创新算法和高效计算资源的结合。MooER不仅支持中文和英文的语音识别，还具备中译英的语音翻译能力，在多个语音识别领域的测试集中展现出优异表现。特别在Covost2中译英测试集中，MooER-5K取得了25.2的BLEU分数，接近工业级效果。
摩尔线程AI团队开源了推理代码和5000小时数据训练的模型，并计划进一步开源训练代码和基于8万小时数据训练的模型。MooER的模型结构包括Encoder、Adapter和Decoder三个部分，使用开源的Paraformer语音编码器、Qwen2-7B-instruct大语言模型来初始化Encoder和LLM模块。
在技术对比中，MooER-5K在中文和英文测试集上的表现均优于其他开源模型。摩尔线程通过这一开源项目，为数据资源和计算资源有限的开发者提供了宝贵的参考和支持。
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