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Ultravox V0 4 1 Llama 3 1 70b
Ultravox V0 4 1 Llama 3 1 70b
目标受众为需要处理语音和文本数据的开发者和企业，如语音识别、语音翻译、口语音频分析等领域的专业人士。Ultravox的多模态特性使其成为这些领域的理想选择，因为它能够提供更自然、更灵活的交互方式，并提高语音和文本处理的准确性和效率。
#语音识别#文本生成#多模态#大型语言模型#知识蒸馏普通产品开源
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产品介绍
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简介
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型，能够处理语音和文本输入，生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入，并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景，如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可，由Fixie.ai开发。
截图
产品特色
• 语音和文本输入处理：能够同时处理语音和文本输入，提高交互的自然性和灵活性。
• 特殊伪标记<|audio|>：通过该标记，模型能够识别并处理音频输入。
• 音频嵌入：将输入音频转换为嵌入，与文本提示合并后生成输出文本。
• 多模态适配器训练：仅训练多模态适配器，保持Whisper编码器和Llama冻结。
• 知识蒸馏损失：通过知识蒸馏损失，Ultravox尝试匹配基于文本的Llama骨干的logits。
• 支持多种语言：支持15种语言，增强了模型的国际化应用能力。
• 模型参数：拥有58.7M参数，使用BF16张量类型，提高了模型的计算效率。
使用教程
1. 安装必要的库：使用pip安装transformers、peft和librosa库。
2. 导入库：在代码中导入transformers、numpy和librosa库。
3. 加载模型：使用transformers.pipeline加载'fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b'模型。
4. 音频处理：使用librosa库加载音频文件并获取音频数据和采样率。
5. 定义交互：定义一个包含系统角色和内容的turns列表。
6. 调用模型：将音频数据、turns列表和采样率作为参数调用模型，并设置max_new_tokens参数以控制生成文本的长度。
7. 获取结果：模型将生成文本输出，可以用于进一步的处理或直接展示给用户。
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