ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b简介概述
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-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。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入，并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记，进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色，且没有偏好调整，适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。
需求人群：
"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、语音分析等领域的专业人士。Ultravox的多模态处理能力和高性能使其成为这些领域的理想选择。"
使用场景示例：
- 作为语音代理，回答用户问题。
- 进行语音到语音的翻译，帮助跨语言沟通。
- 分析语音指令，执行特定任务。
产品特色：
- 多模态输入处理：同时处理语音和文本输入。
- 特殊标记处理：使用<|audio|>标记处理音频输入。
- 文本生成：基于合并的嵌入生成输出文本。
- 语音到语音翻译：适用于不同语言间的语音翻译。
- 语音分析：分析语音内容并生成相关文本。
- 未来支持声学音频标记生成：计划扩展功能以支持声学音频标记生成。
- 知识蒸馏损失训练：通过知识蒸馏损失训练模型以匹配基于文本的Llama骨干网络的logits。
使用教程：
1. 安装必要的库：pip install transformers peft librosa。
2. 导入库：import transformers, numpy as np, librosa。
3. 加载模型：pipe = transformers.pipeline(model=fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b, trust_remote_code=True)。
4. 加载音频文件：audio, sr = librosa.load(path, sr=16000)。
5. 准备输入：定义系统角色和内容，构建turns列表。
6. 调用模型：pipe({audio: audio, turns: turns, sampling_rate: sr}, max_new_tokens=30)。
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ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b VS Najvaultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b：fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-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。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入，并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记，进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色，且没有偏好调整，适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。 ...
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