Ola – 清华联合腾讯等推出的全模态语言模型 | AI工具集

Ola是什么

Ola是清华大学、腾讯 Hunyuan 研究团队和新加坡国立大学 S-Lab 合作开发的全模态语言模型。通过渐进式模态对齐策略，逐步扩展语言模型支持的模态，从图像和文本开始，再引入语音和视频数据，实现对多种模态的理解。Ola 的架构支持全模态输入，包括文本、图像、视频和音频，能同时处理这些输入。Ola 设计了逐句解码方案用于流式语音生成，提升交互体验。

Ola的主要功能

• 多模态理解：支持文本、图像、视频和音频四种模态的输入，能同时处理这些输入，在理解任务中表现出色。
• 实时流式解码：支持用户友好的实时流式解码，可用于文本和语音生成，提供流畅的交互体验。
• 渐进式模态对齐：通过逐步扩展语言模型支持的模态，从图像和文本开始，再引入语音和视频数据，实现对多种模态的理解。
• 高性能表现：在多模态基准测试中性能卓越，超越了现有的开源全模态 LLMs，在某些任务上与专门的单模态模型相当。

Ola的技术原理

• 渐进式模态对齐策略：Ola 的训练流程从最基础的模态（图像和文本）开始，逐步引入语音数据（连接语言和音频知识）以及视频数据（连接所有模态）。这种渐进式学习方法使模型能逐步扩展其模态理解能力，保持了跨模态对齐数据的规模相对较小，降低了从现有视觉-语言模型开发全模态模型的难度和成本。
• 多模态输入与实时流式解码：Ola 支持全模态输入，包括文本、图像、视频和音频，能同时处理这些输入。Ola 设计了逐句解码方案，用于流式语音生成，支持用户友好的实时交互体验。
• 跨模态数据的高效利用：为了更好地捕捉模态之间的关系，Ola 的训练数据包括传统的视觉和音频数据，还设计了跨模态视频-音频数据。数据通过视频中的视觉和音频信息构建桥梁，帮助模型学习模态之间的内在联系。
• 高性能架构设计：Ola 的架构支持高效的多模态处理，包括视觉编码器、音频编码器、文本解码器和语音解码器。通过局部-全局注意力池化（Local-Global Attention Pooling）等技术，模型能更好地融合不同模态的特征。

Ola的项目地址

Ola的应用场景

• 智能语音交互：Ola 可以作为智能语音助手，支持多种语言的语音识别和生成。用户可以通过语音指令与 Ola 进行交互，获取信息、解决问题或完成任务。
• 教育学习：Ola 可以作为英语陪练工具，帮助用户练习口语，纠正发音和语法错误。可以提供百科知识问答，覆盖从 K12 到职场的多个学习场景。
• 旅行与导航：Ola 可以作为旅行导游，为用户提供景区的历史和人文背景介绍，推荐旅游攻略和餐饮店铺。
• 情感陪伴：Ola 可以提供情感陪聊服务，帮助用户缓解压力、提供心理支持。
• 生活服务：Ola 可以推荐附近的餐饮商家、提供日程安排、出行导航等服务。