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Open NotebookLM adotta un approccio open-source per convertire i PDF in podcast.

Open NotebookLM (Fonte immagine: gabrielchua su Hugging face)
Open NotebookLM (Fonte immagine: gabrielchua su Hugging face)
Lo sviluppatore Gabriel Chua ha rilasciato la sua risposta al sempre più popolare convertitore da PDF a podcast notebookLM di Google. Open NotebookLM replica le funzionalità di Google combinando vari modelli open-source.

Per coloro che non hanno familiarità con l'esperimento AI di Google, NotebookLM è una piattaforma di assistente di ricerca che prende i documenti caricati dall'utente e utilizza Gemini 1.5 pro per offrire un approccio basato sull'annotazione per interagire con le informazioni trovate nel documento. NotebookLM genera un riepilogo di tutti i documenti caricati sul taccuino dell'utente e consente agli utenti di porre domande sul materiale. Una volta elaborate le informazioni, NotebookLM risponde con citazioni appropriate dai documenti caricati. Tuttavia, la caratteristica più impressionante è la possibilità di generare podcast basati sui documenti caricati. Il podcast generato da Gemini prende le informazioni selezionate dall'AI dai documenti. Crea un file audio di una discussione tra due relatori su argomenti trovati nel materiale, con clip audio che vanno dai cinque ai trenta minuti. Tuttavia, alcuni utenti potrebbero essere titolati nel caricare materiale su un proprietario LLM, ed è qui che Open NotebookLM si differenzia.

Con un'interfaccia utente semplice e diretta, Open NotebookLM è stato costruito utilizzando vari modelli open-source e text-to-speech per trasformare i PDF in podcast. Per l'elaborazione del PDF, Open NotebookLM utilizza Llama 3.1 con un limite di 100 mila caratteri. Sebbene non sia all'altezza di Gemini, MeloTTS offre solide prestazioni di sintesi vocale per il progetto, e gli utenti possono regolare il tono dell'IA tra "divertente" e "formale" Inoltre, Open NotebookLM supporta poco più di dieci lingue, con spagnolo, francese e tedesco tra le opzioni. Attualmente, gli utenti possono provare il progetto sulla pagina Hugging face di Chua o costruirlo localmente dalle risorse disponibili sul repo GitHub del progetto.

Fonte(i)

Gabriel Chua su Faccia da abbracciare e su Github

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Stephen Pereyra, 2024-10- 2 (Update: 2024-10- 2)