8 月 23 日消息，摩尔线程开源了音频理解大模型 —MooER（摩耳），是业界首个基于国产全功能 GPU 进行训练和推理的大型开源语音模型。
基于摩尔线程夸娥（KUAE）智算平台，MooER 大模型用 38 小时完成了 5000 小时音频数据和伪标签的训练。
MooER 不仅支持中文和英文的语音识别，还具备中译英的语音翻译能力。在 Covost2 中译英测试集中，MooER-5K 取得了 25.2 的 BLEU 分数，接近工业级效果。
摩尔线程 AI 团队在该工作中开源了推理代码和 5000 小时数据训练的模型，并计划进一步开源训练代码和基于 8 万小时数据训练的模型。
MooER 的模型结构包括 Encoder、Adapter 和 Decoder（Large Language Model，LLM）三个部分，具体的模型参数规模如下：
附相关链接：
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Github 地址：https://github.com/MooreThreads/MooER
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技术文档：https://arxiv.org/pdf/2408.05101
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技术演示：https://mooer-speech.mthreads.com:10077/