Audio Flamingo: A Novel Audio Language Model with Few-Shot Learning and Dialogue Abilities

本文提出了一种名为Audio Flamingo的新型音频语言模型，其具有强大的音频理解能力、通过上下文学习和检索快速适应未见任务的能力以及强大的多轮对话能力。我们引入了一系列训练技术、架构设计和数据策略，以增强模型的这些能力。在各种音频理解任务上进行的广泛评估证实了我们方法的有效性，并设立了新的最先进基准。由于LLMs理解音频（包括非语音声音和非语言语音）对LLMs的各种实际应用至关重要。

本论文的问题是如何让大型语言模型（LLMs）具备理解音频的能力，包括非语音声音和非语言口头表达。这是为了满足LLMs在现实世界中多样化应用的需求。

论文提出了一种名为Audio Flamingo的新型音频语言模型，具备强大的音频理解能力、快速适应未知任务的能力以及强大的多轮对话能力。通过一系列的训练技术、架构设计和数据策略来增强模型的这些能力。

论文的实验结果证实了该方法的有效性，并在各种音频理解任务上取得了新的最优成绩。论文设计了多种实验来评估模型的性能，使用了多个数据集，并开源了代码。值得进一步研究的工作包括如何进一步提高模型的性能以及如何将该模型应用于实际场景中。

最近的相关研究包括：1）使用深度学习模型进行音频理解的研究；2）使用多轮对话模型进行对话任务的研究。其中一些相关论文的标题包括：“Deep Audio Embeddings for Speech-Driven Facial Animation”，“A Survey of Dialogue Systems: Recent Advances and New Frontiers”等。