

Ultravox V0 4 1 Mistral Nemo
紹介 :
ultravox-v0_4_1-mistral-nemoは、事前学習済みのMistral-Nemo-Instruct-2407とwhisper-large-v3-turboを基盤としたマルチモーダル音声大規模言語モデル(LLM)です。このモデルは、テキストシステムプロンプトと音声ユーザーメッセージなど、音声とテキストの両方の入力を同時に処理できます。Ultravoxは、特別な<|audio|>擬似トークンを使用して入力オーディオを埋め込みに変換し、テキスト出力を生成します。今後のバージョンでは、意味的および音響的なオーディオトークンの生成をサポートするトークン語彙の拡張を計画しており、これにより、ボイスコーダーに入力して音声出力を生成できるようになります。このモデルはFixie.aiによって開発され、MITライセンスで提供されています。
ターゲットユーザー :
Ultravoxのターゲットユーザーは、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、例えば音声認識、音声翻訳、音声分析などの分野の専門ユーザーです。この製品は、そのマルチモーダル処理能力と高効率な学習方法により、音声とテキスト情報を迅速かつ正確に処理および生成する必要があるユーザーに特に適しています。
使用シナリオ
音声エージェントとして、ユーザーの音声指示を処理する。
音声対音声翻訳を行い、クロス言語コミュニケーションを支援する。
音声オーディオを分析し、重要な情報を抽出し、セキュリティ監視やカスタマーサービスに利用する。
製品特徴
音声とテキスト入力の処理:音声とテキストの両方の入力を同時に処理でき、様々なアプリケーションシナリオに適しています。
オーディオ埋め込み置換:<|audio|>擬似トークンを使用して入力オーディオを埋め込みに変換し、モデルのマルチモーダル処理能力を向上させます。
音声対音声翻訳:音声翻訳、音声オーディオ分析などのシナリオに適しています。
モデルによるテキスト生成:統合された埋め込み入力に基づいてテキスト出力を生成します。
将来的な意味的および音響的オーディオトークンのサポート:将来のバージョンでは、意味的および音響的オーディオトークンの生成をサポートする予定で、モデルの機能をさらに拡張します。
知識蒸留損失による学習:知識蒸留損失を使用して学習を行うことで、UltravoxモデルはテキストベースのMistralバックボーンのロジットに一致するように試みます。
混合精度学習:BF16混合精度学習を採用し、学習効率を向上させます。
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を使用してtransformers、peft、librosaライブラリをインストールします。
2. ライブラリのインポート:コードでtransformers、numpy、librosaライブラリをインポートします。
3. モデルのロード:transformers.pipelineを使用して'fixie-ai/ultravox-v0_4_1-mistral-nemo'モデルをロードします。
4. オーディオ入力の準備:librosa.loadを使用してオーディオファイルを読み込み、オーディオデータとサンプリングレートを取得します。
5. 会話ターンの定義:システムロールと内容を含む会話ターンのリストを作成します。
6. モデルの呼び出し:オーディオデータ、会話ターン、サンプリングレートをパラメーターとして、モデルを呼び出してテキスト出力を生成します。
7. 結果の取得:モデルは生成されたテキストを出力として返し、さらに処理または表示に使用できます。
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