SpeechGPT：LLM与语音技术结合落地_llm 语音对话

论文SpeechGPT

 

背景

1、大语言模型为什么难以同语音相结合

• 目前部分LLM能够理解但是难以生成多模态内容
• 音频信号是连续的，而LLM接受的输入需要离散的，二者存在gap

2、主流的两种语音语言模型（speech-language model）范式

• cascading paradigm：直接在LLM接入TTS和ASR模型，LLM作为一个控制中枢来处理语音任务；LLM只作为内容生成器，并不参与语音维度的生成，无法构建像情绪、韵律这样的附加信息
• spoken language models：将语音信号编码成离散的表征并通过LLM建模；目前的方法难以理解音频语义特征，更无法理解音频文本跨模态关系

为解决上述方法的缺陷，SpeechGPT构建跨模态指令数据集SpeechInstruct和模态链路指令数据集，并且设计三阶段训练任务。

模型设计

纵观目前主要的大模型落的设计过程，无非为两个过程：预训练和指令集精调

• 预训练：如果基座模型的训练语料同垂域模型的任务所需预料相差特别大时，需要考虑预训练任务，扩充词表，使得模型能够理解垂域专有词的表征。预训练往往需要大量无标注的领域知识，消耗大量资源
• 指令集精调：指令集的精调通常为向模型输入（指令（问题），回答），建模自回归过程，数据的质量极大程度影响了模型的生成能力（https://arxiv.org/pdf/2306.11644.pdf）

如果基座模型和垂域模型任务相差巨大的话，还需要设计更多阶段的训练任务来减少二者的gap，SpeechGPT也是遵从了大模型落地的流程，设计了三阶段训练任务帮助模型更好理解文本语音的语义特征，处理跨模态任务

因此可以这样理解：预训练帮助模型学习单词，指令集精调帮助模型更好遣词造句

跨模态数据集构造

1. 数据收集：结合几个大型英语ASR数据集：Gigaspeech，Common Voice，LibriSpeech得到文本-音频对
2. 离散化：使用Hidden-unit BERT (HuBERT)将语音信号编码成离散语音特征转存失败重新上传取消，最终得到9million条文本-unit对
3. 任务描述生成：通过GPT4，对于TTS和ASR任务分别生成100条描述
4. 指令集构造：随机组合任务描述，用户输入，和模型输出得到指令数据集（D，U，T）

对于TTS任务，指令可以是

 

对于ASR任务，指令可以是

 

 

模态链路指令数据集

1. 使用跨模态数据集训练文本 to unit生成器
2. 选取37,969条moss-002-sft-data集中的问答文本数据
3. 使用生成器对于37,969条生成对应的Unit，最终得到四元组 (SpeechI, TextI, TextR, SpeechR)
4. 构造指令数据集

训练阶段一：模态适应预训练Modality-Adaptation Pre-training

目的：将语音的离散表征嵌入LLM-13B

数据集：LibriLight which contains 60K hours of unlabelled English audiobook speech，语音离散表征

基座模型：LLama

流程

1. 扩充词表和embedding：将LLM原有的词表V结合离散语音特征V'得到新词表V‘’，将原有的embedding矩阵随机初始化增广以适合新词表
2. next-token预测：同其他大模型的语言任务，但时这使用训练语料为音频离散编码u

资源：96 A100，900steps，768 batchsize

训练阶段二：跨模态指令微调

目的：学习不同模态文本之间的语义对齐

数据集：跨模态数据集融合 moss-002-sft

流程：

 

资源：96 A100，2100steps，1536 batchsize

训练阶段三：模态链路指令微调Chain-of-Modality Instruction Fine-Tuning

目的：受启发于思维链COT，强化不同模态之间的语义对齐能力以及LLM本来就有的文本问答能力，训练模型的对话能力

数据集：模态链路指令数据集

资源：8 A100，4200steps，128 batchsize

结果

模型最终能够处理以下图示四种任务：TTS，ASR，语音对话，文本对话