音乐与大模型的研究

虽然大型语言模型（LLM）在文本生成方面展示了令人印象深刻的能力，但我们发现它们的能力尚未推广到音乐（人类的创造性语言）。

我们推出 ChatMusician，这是一个集成了内在音乐能力的开源LLM。它基于在文本兼容的音乐表示、ABC 表示法上对 LLaMA2 进行持续的预训练和微调，并且音乐被视为第二语言。ChatMusician 可以使用纯文本标记器理解和生成音乐，无需任何外部多模式神经结构或标记器。

有趣的是，赋予音乐能力并不会损害语言能力，甚至可以取得略高的 MMLU 分数。我们的模型能够根据文本、和弦、旋律、主题、音乐形式等创作结构良好的完整音乐，超越 GPT-4 基线。

在我们精心策划的大学级音乐理解基准测试 MusicTheoryBench 上，ChatMusician 在零样本设置上明显超越了 LLaMA2 和 GPT-3.5。我们的工作表明，LLM可以成为出色的音乐压缩器，但仍有大量领域有待征服。

我们在 GitHub 上发布了我们的 4B 代币音乐语言语料库 MusicPile、收集的 MusicTheoryBench、代码、模型和演示。

参考文献：

[1] ChatMusician: Understanding and Generating Music Intrinsically with LLM（通过LLM本质上理解和生成音乐）

[2] 论文：https://huggingface.co/papers/2402.16153

[3] 项目：https://shanghaicannon.github.io/ChatMusician/

[4] https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/60f1abe7544c2adfd699860c/WDMvwieajdGIJXfJ830Y0.mp4