微调Mobius 12B base模型，会涉及以下步骤。

1. 安装必要的库。如果你还没安装，首先需要安装Hugging Face的Transformers库，pip install transformers`来进行安装。
2. 加载预训练的模型和分词器。如我之前提到的，你可以用以下代码加载模型和分词器：

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ai大模型最新排行榜

1 SuperCLUE总排行榜（2024年2月）

2 其它特色ai链接：

2.1 多模型竞答对比：Chat with Open Large Language Models (lmsys.org)

lmsys支持多种模型：

1 Video-retalking 、Wav2lip 、SadTalker 、 GeneFace 、SadTalker-Video-Lip-Sync、VideoRespeak Easy-Wav2Lip、GeneFacePlusPlus 、SyncTalk、flyworks.ai对比

2 Video-ReTalking 使用总结

AI实现视频人物嘴型与输入的声音同步。

MuseTalk一键整合包

1 环境安装

下面是官方安装：

video-retalking一键整合包

1 环境安装

下面是官方安装：

AI stable diffusion和 facechain

20230916讨论.md

project_facechain/1.讨论 at main · hit-perfect/project_facechain (github.com)

1 目前计划实现的内容

导入拍摄好的图片，通过AI处理提取人脸、身形等关键信息

1 Faster_Whisper优点

Faster_Whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现。主要包括以下特点：

1. 更高效：其利用CTranslate2，一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现既提高了语音识别的速度，同时还优化了内存使用效率。
2. 稳定性：Faster-Whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时，大幅提升处理速度。
3. 可用性：减少模型的层数、参数量和模型结构，这样就减少了计算量和内存消耗，并改进了推理算法和计算过程，减少了冗余计算，进一步提高了模型的运行速度。

适用场景主要包括：语音识别、语音转写、大规模语音数据处理等。在处理大规模的语音数据时，因为其高效的计算能力和优秀的内存优化，使得Faster_Whisper得到了广泛应用