Lập trình viên web tăng tốc Kokoro TTS lên 50-100 lần nhờ tối ưu hóa bằng LLM
Một lập trình viên web đã sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hóa thuật toán leo đồi (hill-climbing) và chưng cất mô hình Kokoro TTS, đạt mức tăng tốc từ 50 đến 100 lần. Điều này thể hiện một ứng dụng thực tế mạnh mẽ, nơi những người không chuyên về học máy có thể tận dụng LLM để tối ưu hóa mô hình tự động phức tạp trên phần cứng phổ thông. Quá trình huấn luyện mất khoảng một ngày chạy trên card đồ họa phổ thông dòng RTX 4070 Ti Super, mà không đòi hỏi chuyên môn sâu về học máy.
## KIẾN THỨC NỀN
Chưng cất mô hình là quá trình huấn luyện một mô hình nhỏ hơn (mô hình học sinh) để bắt chước hiệu suất của mô hình lớn hơn (mô hình giáo viên) nhằm giảm chi phí tính toán. Kokoro TTS là một mô hình chuyển văn bản thành giọng nói mã nguồn mở nổi tiếng với hiệu suất cao, trong khi leo đồi là thuật toán tối ưu hóa lặp đi lặp lại để liên tục cải tiến nhỏ nhằm đạt được giải pháp tốt hơn.