通用语言建模智能体

大语言模型（LLM）旨在理解复杂的人类语言。然而，对动物语言的理解长期以来吸引着试图弥合人类与其他物种之间沟通鸿沟的研究者。本研究论文引入一种受《古兰经》中语言概念启发的新方法；《古兰经》是一部可追溯至1400年前的天启阿拉伯圣典。通过探索《古兰经》的语言结构，特别是ism、fil和harf的组成部分，我们旨在利用音频数据解锁动物对话中嵌入的潜在意图与意义。为揭示动物语言的复杂精微之处，我们采用词嵌入技术来分析每个不同的频率分量。该方法使得从数据中识别潜在相关性并提取有意义洞察成为可能。此外，我们利用生物声学模型生成音频，其作为训练自然语言处理（NLP）技术的宝贵资源。本文旨在发现动物语言背后的意图*，而非逐词翻译。