NotaGen은 고품질 클래식 악보 생성을 목표로 하는 기호 음악 생성 모델입니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 성공에 영감을 받아 사전 훈련, 미세 조정 및 강화 학습 패러다임(LLM 훈련 패러다임)을 채택했습니다. 160만 곡의 음악으로 사전 훈련되고, "시대-작곡가-편성" 프롬프트를 조건으로 약 9,000곡의 고품질 클래식 작품으로 미세 조정됩니다. 강화 학습을 위해, 인간의 주석이나 사전 정의된 보상 없이 생성 품질과 제어 기능을 향상시키는 CLaMP-DPO 방법을 제안합니다. 실험 결과, CLaMP-DPO는 다양한 아키텍처와 인코딩 방식을 가진 기호 음악 생성 모델에서 효과적임을 보여줍니다. 또한, 주관적인 A/B 테스트 결과, NotaGen이 기준 모델과 인간 작곡에 비해 우수하며, 기호 음악 생성에서 음악적 미학을 크게 발전시킨다는 것을 보여줍니다.
