bilibot
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Bilibot
紹介 :
bilibotはbilibiliユーザーのコメントデータでトレーニングされたローカルチャットボットで、テキストチャットと音声会話に対応しています。基盤モデルにはQwen-1.5-32B-Chatを使用し、Appleのmlx-lm LORAプロジェクトを用いてファインチューニングされています。音声生成部分はGPT-SoVITSプロジェクトに基づき、パイモン音声モデルを使用しています。高速な会話生成が可能で、インテリジェントな対話システムが必要な場面に適しています。
ターゲットユーザー :
bilibotは、パーソナライズされたサービスを提供し、ユーザー体験を向上させたいと考えている開発者や企業、特に顧客サービス、オンライン教育、エンターテインメントなどの分野でインテリジェントな対話システムが必要な場合に適しています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 64.9K
使用シナリオ
オンラインカスタマーサービスとして、24時間体制の相談サービスを提供する。
教育プラットフォームで、インテリジェントなアシスタントとして、教育と質問対応を支援する。
エンターテイメントアプリケーションで、ロールプレイングやインタラクティブな体験を提供する。
製品特徴
テキストチャットをサポートし、基本的なコミュニケーションニーズを満たします。
与えられた質問に対する音声会話を生成し、より豊かなインタラクション体験を提供します。
基盤モデルとしてQwen-1.5-32B-Chatを使用することで、会話の質と多様性を確保します。
ファインチューニングにより、bilibiliユーザーのコミュニケーション習慣に合わせた応答を実現します。
GPT-SoVITSプロジェクトを用いた音声生成により、音声インタラクションの自然さを向上させます。
モデルの量子化圧縮により、コンテンツ生成速度を向上させ、ユーザー体験を改善します。
カスタムの質問と回答をサポートし、ボットの柔軟性と適用性を高めます。
使用チュートリアル
まず、bilibotのGitHubページにアクセスし、プロジェクトコードをクローンまたはダウンロードします。
プロジェクトドキュメントに従ってPython環境を構築します。Anacondaの使用をお勧めします。
モデルのファインチューニングと推論テストを実行し、ファインチューニング済みのアダプターファイルを基盤モデルとマージします。
量子化加速ツールを使用してモデルを圧縮し、生成速度を向上させます。
会話テストスクリプトを実行して、ボットの会話機能をテストします。
必要に応じて、音声生成サービスを設定し、音声会話を生成します。
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