ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b
U
Ultravox V0 4 1 Llama 3 1 8b
紹介 :
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8bは、事前学習済みLlama3.1-8B-Instructとwhisper-large-v3-turboを基盤とした大型言語モデルであり、音声とテキストの入力を処理してテキスト出力を生成できます。このモデルは、特別な<|audio|>擬似トークンを使用して、入力音声の埋め込みを生成し、テキスト出力を生成します。将来のバージョンでは、意味的および音響的なオーディオトークン生成をサポートするためにトークンボキャブラリを拡張する予定であり、それによりボコーダーを用いた音声出力も可能になります。このモデルは翻訳評価において優れた性能を示し、バイアス調整は行われていません。音声エージェント、音声翻訳、音声分析などのシナリオに適しています。
ターゲットユーザー :
音声とテキストデータを処理する必要がある開発者や企業(音声認識、音声翻訳、音声分析などの分野の専門家など)が対象です。Ultravoxのマルチモーダル処理能力と高い性能により、これらの分野における理想的な選択肢となります。
総訪問数: 26.1M
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 46.1K
使用シナリオ
- 音声エージェントとして、ユーザーの質問に答えます。
- 音声対音声翻訳を行い、クロスリンガルクコミュニケーションを支援します。
- 音声指示を分析し、特定のタスクを実行します。
製品特徴
- マルチモーダル入力処理:音声とテキストの入力を同時に処理します。
- 特殊トークン処理:<|audio|>トークンを使用して音声入力を処理します。
- テキスト生成:統合された埋め込みに基づいてテキスト出力を生成します。
- 音声翻訳:異なる言語間の音声翻訳に使用できます。
- 音声分析:音声の内容を分析し、関連するテキストを生成します。
- 将来の音響的オーディオトークン生成への対応:音響的オーディオトークン生成をサポートする機能拡張を計画しています。
- 教師あり蒸留損失による学習:テキストベースのLlamaバックボーンネットワークのロジットに一致するように、教師あり蒸留損失を用いてモデルを学習させます。
使用チュートリアル
1. 必要なライブラリのインストール:pip install transformers peft librosa
2. ライブラリのインポート:import transformers, numpy as np, librosa
3. モデルの読み込み:pipe = transformers.pipeline(model='fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b', trust_remote_code=True)
4. 音声ファイルの読み込み:audio, sr = librosa.load(path, sr=16000)
5. 入力データの準備:システムロールとコンテンツを定義し、turnsリストを作成します。
6. モデルの呼び出し:pipe({'audio': audio, 'turns': turns, 'sampling_rate': sr}, max_new_tokens=30)
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