Google DeepMind推出新型多塔解码器架构Zipper，它能够将多个在不同模态上独立预训练的生成模型融合在一起，创造出比单独模型更强大的多模态生成能力。简单来说，Zipper就像一个多才多艺的艺术家，能够把不同的艺术形式（比如语言、声音和图像）融合在一起，创作出新的艺术作品。论文还提到了Zipper的一些限制和未来的工作方向，比如将模型扩展到超过两种单模态解码器的情况，以及探索更多的模态和任务。此外，作者还计划将Zipper应用到更大的模型尺寸和更多样化的数据集上。
主要功能：
- 将不同模态的数据（如文本和语音）融合在一起，生成新的序列。
- 保持原有单模态生成模型的能力，同时增加跨模态的生成能力。
主要特点：
- 模块化：Zipper架构设计为模块化，可以灵活地组合多个预训练的单模态解码器。
- 灵活性：在跨模态任务中，Zipper可以选择性地保持单模态（例如文本到文本生成）的性能。
- 数据高效：即使在对齐数据有限的情况下，Zipper也能通过单模态预训练强大的解码器来实现有效的多模态生成。
工作原理：
- Zipper使用交叉注意力机制（cross-attention）来组合多个单模态解码器，这些解码器在预训练阶段已经分别在各自的模态上训练好了。
- 在训练过程中，可以通过冻结（freezing）某些模态的解码器来保持其原有的单模态生成性能，同时只训练交叉注意力层和另一模态的解码器。
- Zipper在解码时，可以按照指定的序列顺序生成不同模态的输出，例如先生成语音再生成文本。
具体应用场景：
- 自动语音识别（ASR）：将语音转换为文本的任务中，Zipper可以生成文本而不损害其单模态文本生成的能力。
- 文本到语音（TTS）：在文本到语音的任务中，Zipper可以使用预训练的语音解码器来生成语音，提高性能。
- 多模态理解和生成：在需要同时理解和生成多种类型数据的场景中，Zipper可以作为一个强大的工具，例如在多语言翻译、视频内容生成等。
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