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本文介绍了使用大语言模型进行文本端点检测的方法，以改进语音对话中的语音活动检测（VAD）。通过训练一个微调后的模型来预测句子是否完整，可以更准确地判断用户的意图。具体步骤包括： 1. **原理与数据准备**：利用大语言模型的文本生成功能，基于预定义的数据集和特定格式进行微调。 2. **微调模型**：使用LLaMA-Factory工具进行训练，并选择合适的提示模板及优化后的数据格式。 3. **
本文介绍了一个基于Qwen-7B-Int4模型的本地大语言模型聊天服务搭建方法。首先，需安装GPU版本PyTorch及其他依赖库。接着，在终端执行`server.py`启动服务。该服务支持Windows和Linux系统，并在显存要求较低的情况下（8G显卡）可流畅运行。 此外，还提供了一个Android应用源码，通过修改服务地址并使用Android Studio打开其中的`AndroidClien
