[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है।
पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

विसरित उत्तरदायित्व: जनरेटिव टेक्स्ट-टू-ऑडियो विसरण मॉडल की ऊर्जा खपत का विश्लेषण

Created by
  • Haebom

लेखक

रिकार्डो पासोनी, फ्रांसेस्का रोन्चिनी, लुका कोमांडुची, रोमेन सेरिज़ेल, फैबियो एंटोनैकी

रूपरेखा

यह शोधपत्र सात अत्याधुनिक प्रसार-आधारित टेक्स्ट-टू-ऑडियो जनरेशन मॉडलों की ऊर्जा खपत का विश्लेषण करता है जो टेक्स्ट को ऑडियो में परिवर्तित करते हैं। हम अनुमान के दौरान जनरेशन मापदंडों में बदलाव के ऊर्जा खपत पर पड़ने वाले प्रभाव का मूल्यांकन करते हैं, और सभी चयनित मॉडलों में पैरेटो इष्टतम समाधानों पर विचार करके ऑडियो गुणवत्ता और ऊर्जा खपत के बीच इष्टतम संतुलन खोजने का लक्ष्य रखते हैं। यह प्रदर्शन और पर्यावरणीय प्रभाव के बीच संतुलन की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे अधिक कुशल जनरेटिव ऑडियो मॉडल विकसित करने में मदद मिलती है।

Takeaways, Limitations

Takeaways: टेक्स्ट-टू-ऑडियो उत्पादन मॉडलों की ऊर्जा खपत का मात्रात्मक विश्लेषण प्रदान करता है, जिससे मॉडल विकास प्रक्रिया के दौरान ऊर्जा दक्षता पर विचार करने का आधार मिलता है। ऑडियो गुणवत्ता और ऊर्जा खपत के बीच इष्टतम संतुलन बनाने में मदद करता है। पर्यावरण के अनुकूल AI मॉडलों के विकास में योगदान देता है।
Limitations: विश्लेषण 7 विशिष्ट मॉडलों तक सीमित है, जिससे सामान्यीकरण सीमित हो सकता है। विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर ऊर्जा खपत में अंतर पर विचार नहीं किया गया हो सकता है। मॉडल के प्रशिक्षण चरण के दौरान ऊर्जा खपत पर विचार नहीं किया गया।
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