rPman

Попробуй так:

Правая кнопка на ноде с промптом, "convert widget to input" -> "Convert text to input" и промпт можно получать как текст от других нод.

Так делаем для каждой ноды с текстом, в который нужно копировать текст.

Затем, для исходного промпта создаем Add node -> utils -> primitive, проводим от ее выхода коннекты до нужных нод (она сама станет текстовой)

upd. https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
https://github.com/jasonppy/VoiceCraft
но ты не очень контролируешь эмоции, полагаю тут это тюнингом нужно делать
---------------

Эмоциональной речью хвастались openai, но чужие голоса тюнить не дают, мало того они отключили один из своих, только за подозрения в похожести голоса на чей то популярный.

Сам не пользовался, но по отзывам говорят звучит шикарно,.. русский само собой с акцентом.

Серая юридическая зона! очень страшно влить миллионы в тюнинг модели и получить судебный запрет из-за копирастии всех своих продуктов... это не то что хочется получить, если у тебя на кону сотни миллиардов.

p.s. еще этим занимались alibaba qwen, у них точно были gpt модели, где голос был на входе и на выходе, но там английский и китайский, я тоже не смотрел

Ну и facebook чем то таким занимается, полистай их публичный архив, там есть audio-audio трансформер, но там явно без каких то значимых результатов, что бы сравнивать с топами, но все открыто
тупо первое попавшееся, кажется это переводчик голос-голос

У тебя ошибка в постановке цели - 'обучить с нуля'.

llama3 обучалась на 15Тера-токенах, это примерно на три порядка больше чем в твоих гигабайтах, этого катастрофически мало, для того что бы что то внятное получилось.

Для обучения модели, по мощности сравнимой с gpt3.5 нужно 10^26 степени flops (очень приблизительная оценка, скорее всего занижена, так как все очень зависит от использованного оборудования), посчитайте необходимое количество GPU и энергии, для того что бы достичь этого объема вычислений (для примера бери nvidia a100 80gb считая что ее мощность 20tflops это 2*10^13, да так считать не правильно, и в зависимости от задач число можно как увеличивать в 20 раз так и уменьшать в разы).
------------

Что можно сделать и почему скорее всего это то же не получится и почему это тоже будет дорого - можно взять уже обученную (модели с пометкой completion а не instruction) модель и дообучить на своих данных. Если делать это в лоб то качество работы результата значительно упадет, если исходные данные будут хоть немного противоречить (не совпадать) с изначальной обучающей выборкой (есть алгоритмы анализа обучающей выборки на сравнение с исходной).

НО! Ни одна компания, создающая топовые модели не делится исходными данными (это похоже стало по цене сравнимо с затратами на вычисления), а те что делятся - очень слабые, хуже openai gpt3.5 это уже давно стало минимальным эталоном, все что хуже не будет адекватной instruction.

Единственное, где finetuning еще как то можно использовать, - это доработка формата ответа (обучающую выборку собирают в купе с ответами самой модели или анализируя эти данные с ее помощью), а так же для фиксации направления использования (не instruction), например превратить модель в классификатор, ты ей текст, а она тебе ответ - типа сообщение содержит хейт, например буквой ответит).

После тюнинга модели на своих данных, ее нужно продолжить дообучать (из gpt35 так сделали gpt4), с помощью RLHF, это когда куча не дешевых людей (потому как дешевых уже давно заменяют другой моделью, например openai) анализируют ответы и помечают где модель ответила правильно а где нет, еще лучше когда дают оценку, или выбирают лучший из нескольких.

Т.е. тебе нужна база вопросов, это еще одна обучающая выборка (специально подготовленная), скорее всего это еще одна причина, почему существуют сайты типа чат арены, где 'за бесплатно' у народа собирают огромную базу вопросов и их бенчмарков.

p.s. резюмирую, если у тебя в кармане нет порядка $10кк а скорее всего в десятки раз больше, то 'с нуля' обучать свою модель у тебя не получится.

В мире не так много компаний которые в принципе на это способны - в россии например на это способны богатейшие только сбербанк (гигачат) и яндекс (yandex gpt), последние этим занимаются давно (за долго до появления chatgpt) и единственная их проблема - не хватает денег (и блокировка доступа к покупке оборудования), и возможно специалистов.

https://huggingface.co/models?other=speaker-recognition как отправная точка для поиска готовых моделей (можно поиграть с поисковым запросом)

превышается максимальное количество токенов

Никак, придется делать что то с файлом, что бы он влез в контексте окно.

Человек точно так же не сможет переварить за один раз большой объем информации, llm-ки тут наследовали эту ограниченность и невнимательность.

Самое простое, если исходные данные можно разделить, и они независимые, можно поделить исходные данные на части и вызвать для каждой части тот же самый промпт, полученные ответы затем собрать в новый промпт, плюс старый, и получить ответ.

Можно воспользоваться самморизацией, когда части файла заменяются на их укороченные версии, и этот упрощённый файл отправляется как запрос... это логично объединить с предыдущим методом.

Тупой пример - у вас есть исходники приложения, которые нужно проанализировать, суммарный объем значительно превышает контекстное окно. Вы разбиваете из на методы/классы/исходные файла (выбор степени и способа разбиения отдельная не простая задача) затем по каждому куску проводите анализ отдельным запросом, который самморизует информацию в нем (например попроси описать хелп по методу, короткое описание что метод делает и какие входные параметры) и объединив их в один файл, чтобы он влез в окно контекста, уже задавал вопросы.

Метод/класс/файл это не 'или', собирать информацию нужно параллельно на всех уровнях.

Можно итеративно задавать ИИ вопросы, добавив, информацию о каком методе/классе/файле необходимо для ответа на вопрос, замена этот уменьшенный кусок на исходный файл. Речь не идёт о непрерывном чате, внутри каждый запрос это полное окно контекста и лучше самому выбрать, что именно в него должно попасть, т.е. каждый раз формируется новый запрос .. но так как облачные ИИ стали добавлять управление кешем, можно создать несколько сессий, одни собирают информацию по частям, задавая разные вопросы к одному и тому же стартовому контексту, другие работают с агрегированной информацией, третьим с человеком...

Для начала, llm-ки, начинают показывать свойства ИИ (т.е. начинают строить внутри себя модель, которая уже начинает себя как то вести а не просто синтаксически и даже логически обоснованный бредогенератор, т.е. хуже gpt35 если что) - это 10^26 flops вычислений, оценка приблизительная, когда читал про исследования на каких величинах это начинается, погрешность была на пару порядков. Мало того, десктопное железо тут не подходит, там требуется огроменное количество оперативной памяти GPU (про CPU даже не заикайся, на нем даже просто запуск - садомазохизм).

Посчитаю за тебя - одна современная видеокарта 4090 дает 80Тфлопс (даже пусть 100 но так неверно, потому что реалии на пару порядков хуже но проигнорируем это) это 10^14 операций в секунду, т.е. только чтобы однократно обучить одну llm (а это обычно делают много раз, меняя гиперпараметры и обучающие данные) тебе потребуется 10^(26-14) секунд или 10^12 секунд или 31709 лет на одной видеокарте... приобретая чуть больше видеокарт, процесс можно ускорить почти линейно (да там начинаются проблемы уже на тысячах gpu, но они решаются спец-железом, спец-алгоритмами и спец-специалистами, и главное первое и последнее с рынка как коровой слизали крупные компании)... к сожалению эта наиважнейшая и самая крутая технология нашего времени требует минимально для старта десятки миллионов баксов вложений а лучше сотни.

Но если все же хочешь взять готовое, разобраться и предоставить это как ваша работа то пожалуйста, гугл: gpt llm training from scratch detailed guide
первая же ссылка - https://youssefh.substack.com/p/training-gpt-2-fro...

Тебя не смущает что до сих пор не сказал нам что за проект используется и почему не взглянул на его исходники?, Как окружающие должны понимать с чем ты работаешь?

p.s.

скрывались за модификатором доступа private

доступ к private members имеют ваши методы, в вашем классе, порожденном от целевого, это почти не зависит от языка программирования и используют даже там где классов в привычном понимании нет.

p.p.s. по названию свойств могу догадаться (я же почти телепат), что используется llama.cpp, только там я видел выбор mirastat алгоритма как опция
Советую полистать хелп к llama.cpp llama-cli (раньше он назывался main) llama-cli --help там все это есть но чуть чуть названное по другому. Напомню что llama.cpp все еще разрабатывается, документация к нему не всегда понятна а многие вещи приходится вытаскивать из issue и discussion проекта на github и даже из исходников.

p.p.p.s. если лень читать, скопируй этот хелп в запрос llm-ки и добавь вопрос в конец, спросив что то типа

в проекте использовались следующие переменные (перечисли переменные), названные похожим образом как указано в этом файле помощи, покажи какие именно ключи имеют название, соответствующие переменным и переведи описание на русский язык

upd. я сделаю это за тебя, спросив у бесплатного anthropic

затем по каждому делай запрос отдельно, добавляя что это утилита по inference llm и что может значить соответствующая опция, пример:

не пытайся спрашивать сразу обо всем, данных будет много, они превысят адекватные размеры контекста и начнутся глюки

ВАЖНО: важнейший навык, который может понадобиться в ближайшие годы наверное любому человеку, хоть как то работающему с информацией, и тем более программистам, это умение работать и понимание недостатков современного ИИ, хотя бы на базе chatgpt или других компаний.
Это похоже становится даже важнее чем гуглить (но не вместо, потому что современный ИИ все еще тупит и может напридумывать чуши), поэтому учиться учиться и еще раз учиться.