8 月 23 日消息，

　　基于摩爾線程夸娥（KUAE）智算平臺，MooER 大模型用 38 小時完成了 5000 小時音頻數(shù)據(jù)和偽標(biāo)簽的訓(xùn)練。

　　MooER 不僅支持中文和英文的語音識別，還具備中譯英的語音翻譯能力。在 Covost2 中譯英測試集中，MooER-5K 取得了 25.2 的 BLEU 分?jǐn)?shù)，接近工業(yè)級效果。

　　摩爾線程 AI 團隊在該工作中開源了推理代碼和 5000 小時數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型，并計劃進一步開源訓(xùn)練代碼和基于 8 萬小時數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型。

　　MooER 的模型結(jié)構(gòu)包括 Encoder、Adapter 和 Decoder（Large Language Model，LLM）三個部分，具體的模型參數(shù)規(guī)模如下：