数据集:

• homebrewltd/instruction-speech-whispervq-v2 语言:
• 英语 许可证: apache-2.0 标签:
• 语音语言模型 管道标签: 音频转文本

模型详情

我们开发并发布了Ichigo-llama3s系列模型。该系列模型原生支持音频和文本输入理解。

我们在homebrewltd/Ichigo-llama3.1-s-base-v0.3基础上，使用Instruction Speech WhisperVQ v3数据集中近10亿token扩展了语义token实验，将WhisperVQ作为音频文件的tokenizer。 这是训练至7000步的模型检查点。由于训练数据中存在一些噪声，该模型在语音指令基准测试中获得了人为偏高的分数。

模型开发者 Homebrew Research。

输入 文本和音频。

输出 文本。

模型架构 Llama-3。

支持语言 英语。

使用目的

预期用途 该系列模型主要用于研究应用。本版本旨在进一步提升大语言模型的音频理解能力。

非适用范围 严禁以任何违反适用法律法规的方式使用llama3-s模型。

快速开始

可通过Google Colab Notebook试用本模型。

首先需要将音频文件转换为声音token：

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
if not os.path.exists("whisper-vq-stoks-medium-en+pl-fixed.model"):
    hf_hub_download(
        repo_id="jan-hq/WhisperVQ",
        filename="whisper-vq-stoks-medium-en+pl-fixed.model",
        local_dir=".",
    )
vq_model = RQBottleneckTransformer.load_model(
        "whisper-vq-stoks-medium-en+pl-fixed.model"
    ).to(device)
vq_model.ensure_whisper(device)
def audio_to_sound_tokens(audio_path, target_bandwidth=1.5, device=device):

    wav, sr = torchaudio.load(audio_path)
    if sr != 16000:
        wav = torchaudio.functional.resample(wav, sr, 16000)
    with torch.no_grad():
        codes = vq_model.encode_audio(wav.to(device))
        codes = codes[0].cpu().tolist()

    result = ''.join(f'<|sound_{num:04d}|>' for num in codes)
    return f'<|sound_start|>{result}<|sound_end|>'

然后可以像其他大语言模型一样进行推理：

def setup_pipeline(model_path, use_4bit=False, use_8bit=False):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

    model_kwargs = {"device_map": "auto"}

    if use_4bit:
        model_kwargs["quantization_config"] = BitsAndBytesConfig(
            load_in_4bit=True,
            bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
            bnb_4bit_use_double_quant=True,
            bnb_4bit_quant_type="nf4",
        )
    elif use_8bit:
        model_kwargs["quantization_config"] = BitsAndBytesConfig(
            load_in_8bit=True,
            bnb_8bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
            bnb_8bit_use_double_quant=True,
        )
    else:
        model_kwargs["torch_dtype"] = torch.bfloat16

    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, **model_kwargs)

    return pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

def generate_text(pipe, messages, max_new_tokens=64, temperature=0.0, do_sample=False):
    generation_args = {
        "max_new_tokens": max_new_tokens,
        "return_full_text": False,
        "temperature": temperature,
        "do_sample": do_sample,
    }

    output = pipe(messages, **generation_args)
    return output[0]['generated_text']

# 使用示例
llm_path = "homebrewltd/llama3.1-s-instruct-v0.2"
pipe = setup_pipeline(llm_path, use_8bit=True)

训练过程

训练指标图示：下图展示了训练损失曲线的可视化快照。

**MMLU**成绩：

AudioBench评估：

硬件配置

GPU配置：8台NVIDIA H100-SXM-80GB组成的集群。

GPU使用情况：

• 持续训练：12小时。

训练参数

我们使用torchtune库实现最新的FSDP2训练代码。

示例

1. 正面示例：

2. 理解错误示例：

3. 偏离主题示例：

引用信息

BibTeX格式：

@article{Llama3-S: 语音指令语言模型 2024,
  title={Llama3-S},
  author={Homebrew Research},
  year=2024,
  month=8月},
  url={https://huggingface.co/homebrewltd/llama3.1-s-2024-08-20}

致谢

• WhisperSpeech

• Meta-Llama-3.1-8B-Instruct