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[!NOTE] これらのモデルは試作段階であり，その応答は不自然な場合があります．
model.safetensors - LLM-jp-Moshi-v1本体の重みtokenizer_spm_32k_3.model - テキストトークナイザ（rinna/japanese-gpt2-mediumの日本語SentencePieceモデル）tokenizer-e351c8d8-checkpoint125.safetensors - 音声トークナイザ（kyutai/moshiko-pytorch-bf16のMimiモデル）pip install moshi<=0.2.2 sphn==0.1.12moshi.serverを実行することで，対話用のweb UIを起動できます．--hf-repoオプションでLLM-jp-Moshi-v1の 🤗HuggingFace Hubリポジトリ（llm-jp/llm-jp-moshi-v1）を指定してください．python -m moshi.server --hf-repo llm-jp/llm-jp-moshi-v11@inproceedings{abe2026effects,
2 title={Effects of dialogue corpora properties on fine-tuning a {M}oshi-based spoken dialogue model},
3 author={Abe, Yuto and Saeki, Mao and Ohashi, Atsumoto and Takamichi, Shinnosuke and Fujie, Shinya and Kobayashi, Tetsunori and Ogawa, Tetsuji and Higashinaka, Ryuichiro},
4 booktitle={Proc. International Workshop on Spoken Dialogue Systems (IWSDS)},
5 pages={104–108},
6 year={2026},
7 month={Feb}
8}
9
10@inproceedings{abe2026moshi,
11 title={Moshi音声対話モデルの日本語ファインチューニングにおける対話データ特性の影響},
12 author={阿部雄斗 and 佐伯真於 and 大橋厚元 and 高道慎之介 and 藤江真也 and 小林哲則 and 小川哲司 and 東中竜一郎},
13 booktitle={日本音響学会研究発表会講演論文集},
14 year={2026},
15 month={Mar}
16}