モジュールスレッドは、自社開発のフル機能GPUをベースとした初のオープンソースの大規模音声モデルである音声理解大規模モデルMooERのオープンソース化を発表しました。MooERは、中国語と英語の音声認識と翻訳をサポートし、3つのモジュール構造を採用することで、強力な多言語処理能力を備えています。推論コードと5000時間データでトレーニングされたモデルは既に公開されており、トレーニングコードと8万時間データでトレーニングされた強化版の公開も計画されています。比較テストでは、MooER-5Kは優れた性能を示し、中国語のCERは4.21％、英語のWERは17.98％でした。

モジュールスレッド社は、同社が独自開発した音声理解大規模モデルMooERのオープンソース化を発表しました。これは、国産フル機能GPUでトレーニングと推論を行う初のオープンソースの大規模音声モデルです。MooERは、モジュールスレッドの夸娥智算プラットフォーム上で、わずか38時間で大量の音声データのトレーニングを完了し、中国語、英語の音声認識と中国語−英語の音声翻訳において優れた性能を示しました。特に、Covost2の中国語−英語翻訳テストセットにおいて、25.2 BLEUスコアという工業レベルに近い成果を達成しました。モジュールスレッドは、トレーニングコードのさらなるオープンソース化を計画しています。