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NotaGen：利用大型语言模型训练范式推进符号音乐生成的表现力
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了NotaGen模型，旨在生成高质量的古典乐谱。该模型在160万首音乐上预训练，并在9000首高品质作品上微调，采用CLaMP-DPO强化学习方法，显著提高了生成质量和可控性。实验结果表明，NotaGen在音乐美学方面超越了基线模型。
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关键要点
- 本研究提出了NotaGen模型，旨在生成高质量的古典乐谱。
- NotaGen模型在160万首音乐上进行预训练，并在9000首高品质作品上微调。
- 采用CLaMP-DPO强化学习方法，显著提高了生成质量和可控性。
- 实验结果表明，NotaGen在音乐美学方面超越了基线模型。
- 该研究潜在地提升了符号音乐生成领域的发展。
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