🚀 Ultravox模型卡片
Ultravox是一個多模態語音大語言模型,它基於預訓練的[Llama3.1 - 8B - Instruct](https://huggingface.co/meta - llama/Meta - Llama - 3.1 - 8B)和[Whisper - small](https://huggingface.co/openai/whisper - small)主幹構建。查看https://ultravox.ai 以獲取GitHub倉庫和更多信息。
🚀 快速開始
將該模型視為一個還能聆聽和理解語音的大語言模型。因此,它可以用作語音代理,還能進行語音到語音的翻譯、對語音音頻進行分析等。
要使用該模型,請嘗試以下操作:
import transformers
import numpy as np
import librosa
pipe = transformers.pipeline(model='fixie-ai/ultravox-v0_3', trust_remote_code=True)
path = "<path-to-input-audio>"
audio, sr = librosa.load(path, sr=16000)
turns = [
{
"role": "system",
"content": "You are a friendly and helpful character. You love to answer questions for people."
},
]
pipe({'audio': audio, 'turns': turns, 'sampling_rate': sr}, max_new_tokens=30)
✨ 主要特性
Ultravox是一個多模態模型,它可以同時接受語音和文本作為輸入(例如,文本系統提示和語音用戶消息)。模型的輸入是一個帶有特殊 <|audio|>
偽標記的文本提示,模型處理器會用從輸入音頻中提取的嵌入向量替換這個特殊標記。以合併後的嵌入向量作為輸入,模型隨後會像往常一樣生成輸出文本。
在Ultravox的未來版本中,我們計劃擴展標記詞彙表,以支持生成語義和聲學音頻標記,然後將這些標記輸入到聲碼器中以產生語音輸出。此版本的模型尚未進行偏好調整。
📦 安裝指南
pip install transformers peft librosa
📚 詳細文檔
模型詳情
模型描述
Ultravox是一個多模態模型,能夠同時處理語音和文本輸入(例如,文本系統提示和語音用戶消息)。模型的輸入是一個帶有特殊 <|audio|>
偽標記的文本提示,模型處理器會將這個特殊標記替換為從輸入音頻中提取的嵌入向量。以合併後的嵌入向量作為輸入,模型將像往常一樣生成輸出文本。
在Ultravox的未來版本中,我們計劃擴展標記詞彙表,以支持生成語義和聲學音頻標記,然後將這些標記輸入到聲碼器中以產生語音輸出。此版本的模型尚未進行偏好調整。
模型來源
- 倉庫:https://ultravox.ai
- 演示:查看倉庫
訓練詳情
訓練數據
訓練數據集是自動語音識別(ASR)數據集的混合,並通過添加由Llama 3.1 8B生成的“延續內容”進行了擴展。
訓練過程
監督式語音到音頻微調。更多信息,請參閱Ultravox倉庫中的訓練代碼。
訓練超參數
- 訓練機制:BF16混合精度訓練
- 使用的硬件:8x H100 GPU
速度、大小、時間
當前版本的Ultravox在處理音頻內容時,使用Llama 3.1 8B主幹和A100 - 40GB GPU,首次生成標記的時間(TTFT)約為200ms,每秒生成標記的速率約為50 - 100。
請查看TheFastest.ai的音頻標籤頁,以獲取每日基準測試結果以及與其他現有模型的比較。
評估
|
en_de (BLEU) |
es_en (BLEU) |
LibriSpeech clean.test (WER) |
Ultravox v0.2 |
12.07 |
15.17 |
6.07 |
Ultravox v0.3 |
22.68 |
24.10 |
6.67 |
Whisper - Llama3.1 |
24.89 |
28.67 |
3.4 |
Llama3.1 (僅文本) |
31.95 |
38.28 |
- |
🔧 技術細節
該模型使用預訓練的[Llama3.1 - 8B - Instruct](https://huggingface.co/meta - llama/Meta - Llama - 3.1 - 8B)主幹以及[Whisper - small](https://huggingface.co/openai/whisper - small)的編碼器部分。
僅對多模態適配器進行訓練,而Whisper編碼器和Llama保持凍結狀態。我們使用知識蒸餾損失,讓Ultravox嘗試匹配基於文本的Llama主幹的對數幾率。
📄 許可證
本項目採用MIT許可證。