🚀 Ultravox模型卡片
Ultravox是一个多模态语音大语言模型,它基于预训练的[Llama3.1 - 8B - Instruct](https://huggingface.co/meta - llama/Meta - Llama - 3.1 - 8B)和[Whisper - small](https://huggingface.co/openai/whisper - small)主干构建。查看https://ultravox.ai 以获取GitHub仓库和更多信息。
🚀 快速开始
将该模型视为一个还能聆听和理解语音的大语言模型。因此,它可以用作语音代理,还能进行语音到语音的翻译、对语音音频进行分析等。
要使用该模型,请尝试以下操作:
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是一个多模态模型,它可以同时接受语音和文本作为输入(例如,文本系统提示和语音用户消息)。模型的输入是一个带有特殊 <|audio|>
伪标记的文本提示,模型处理器会用从输入音频中提取的嵌入向量替换这个特殊标记。以合并后的嵌入向量作为输入,模型随后会像往常一样生成输出文本。
在Ultravox的未来版本中,我们计划扩展标记词汇表,以支持生成语义和声学音频标记,然后将这些标记输入到声码器中以产生语音输出。此版本的模型尚未进行偏好调整。
📦 安装指南
pip install transformers peft librosa
📚 详细文档
模型详情
模型描述
Ultravox是一个多模态模型,能够同时处理语音和文本输入(例如,文本系统提示和语音用户消息)。模型的输入是一个带有特殊 <|audio|>
伪标记的文本提示,模型处理器会将这个特殊标记替换为从输入音频中提取的嵌入向量。以合并后的嵌入向量作为输入,模型将像往常一样生成输出文本。
在Ultravox的未来版本中,我们计划扩展标记词汇表,以支持生成语义和声学音频标记,然后将这些标记输入到声码器中以产生语音输出。此版本的模型尚未进行偏好调整。
模型来源
- 仓库:https://ultravox.ai
- 演示:查看仓库
训练详情
训练数据
训练数据集是自动语音识别(ASR)数据集的混合,并通过添加由Llama 3.1 8B生成的“延续内容”进行了扩展。
训练过程
监督式语音到音频微调。更多信息,请参阅Ultravox仓库中的训练代码。
训练超参数
- 训练机制:BF16混合精度训练
- 使用的硬件:8x H100 GPU
速度、大小、时间
当前版本的Ultravox在处理音频内容时,使用Llama 3.1 8B主干和A100 - 40GB GPU,首次生成标记的时间(TTFT)约为200ms,每秒生成标记的速率约为50 - 100。
请查看TheFastest.ai的音频标签页,以获取每日基准测试结果以及与其他现有模型的比较。
评估
|
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 (仅文本) |
31.95 |
38.28 |
- |
🔧 技术细节
该模型使用预训练的[Llama3.1 - 8B - Instruct](https://huggingface.co/meta - llama/Meta - Llama - 3.1 - 8B)主干以及[Whisper - small](https://huggingface.co/openai/whisper - small)的编码器部分。
仅对多模态适配器进行训练,而Whisper编码器和Llama保持冻结状态。我们使用知识蒸馏损失,让Ultravox尝试匹配基于文本的Llama主干的对数几率。
📄 许可证
本项目采用MIT许可证。