• 项目地址：https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTSD
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/fnlp/MOSS-TTSD
• Blog: https://www.open-moss.com/en/moss-ttsd/

当前的文本到语音（TTS）模型在单句或孤立段落的语音生成效果上取得了令人瞩目的进展，合成语音的自然度、清晰度和表现力都已显著提升，甚至接近真人水平。不过，由于缺乏整体的对话情境，这些 TTS 模型仍然无法合成高质量的对话语音。

MOSS-TTSD 是一个口语对话语音生成模型，实现了中英双语的高表现力对话语音生成，支持零样本多说话人音色克隆，声音事件控制以及长语音生成。与传统 TTS 模型只能生成单句语音不同，MOSS-TTSD 能够根据完整的多人对话文本，直接生成高质量对话语音，并准确捕捉对话中的韵律变化和语调特性，实现超高拟人度的逼真对话语音合成。

亮点：

• 高表现力对话语音：基于统一语义-声学神经音频Codec、预训练大语言模型、百万小时TTS数据与约40万小时的真实/合成对话语音数据，MOSS-TTSD能够生成高表现力，高自然度，具有自然对话韵律的拟人对话语音。
• 双说话人零样本声音克隆：MOSS-TTSD支持零样本双说话人克隆，按脚本精确进行角色/声线切换。只需要提供10到20秒的参考音频片段。
• 中英双语：MOSS-TTSD支持中英两种语言的高表现力语音生成。
• 长音频生成：得益于低码率Codec与训练框架优化，MOSS-TTSD在长音频生成场景进行了大量训练（训练最大长度达到960s），能够单次生成超长音频。

模型概览：

MOSS-TTSD 使用完全离散化的方式进行语音生成。我们训练了一个8层 RVQ 的音频 Codec：XY-Tokenizer，来对原始音频进行量化。 XY-Tokenizer 能够同时编码语音的语义和声学信息，并具有较低的比特率（1kbps），这使得LLM能够有效地学习音频序列并建模细节声学特征。 在序列建模方面，受到 MusicGen 和 VOICECRAFT的启发，我们使用自回归建模加多头 Delay 的方式进行语音 token 生成。

语音离散化: XY-Tokenizer：

为了统一建模语音的语义和声学信息，并实现低比特率，我们构建了 XY-Tokenizer，它使用了双路 Whisper Encoder 进行语音编码，8层 RVQ 量化，两阶段多任务学习的方式进行训练。实现了 1kbps 的比特率和 12.5Hz 的帧率[1024码本大小]。

我们扩展了Codec训练的数据量，使用了10万小时带有转录文本的语音数据进行训练。下表对比了在LibriSpeech测试集上不同 Codec 在语义和声学性能上的表现。WER为ASR任务中的词错误率，WER越低表示语音 token 的语义信息与文本对齐程度更好。粗体为低比特率 Codec 组中的最优或次优性能。

为了更好地编码和重建复杂的对话音频，我们扩展了50万小时无转录音频数据进行增强训练，扩展 Codec 对于复杂音频和场景的处理能力。

得益于Codec的超低比特率，我们模型的训练长度最长达到了960s的音频，这使得我们的模型可以一次性地生成超长的语音，避免了拼接语音片段之间的不自然过渡。

数据工程：

TTS 模型的性能与训练数据的质量和数量有着密切的关系，为了规模化高质量 TTS 数据和 TTSD 数据，我们设计了高效的数据处理流水线，可以从海量原始音频中准确筛选出单人语音和多人对话语音并进行标注。

对于原始音频，我们首先使用内部的说话人分离模型进行语音分段和说话人标注。 基于预训练基模，我们的说话人分离模型性能已经优于开源说话人分离模型 pyannote-speaker-diarization-3.1 及其商用版本 pyannoteAI 。

我们使用 DNSMOS 分数来作为语音质量的评估标准，我们假设 DNSMOS 分数高的语音大概率不包含背景噪声。 为了保证语音的质量和较少的噪声，我们只保留 DNSMOS >=2.8的语音片段。 对于高质量的音频片段，我们直接对语音进行转录，作为 TTS 训练数据。 此外，我们设计了一套规则来将 Diarization 分离的语音片段组合成双人对话的片段用作 TTSD 训练，这样得到的对话片段我们称之为粗粒度对话片段。 虽然说话人分离模型能够较准确地分离说话人，但是我们发现它对一些较短的 Backchannel 不是特别敏感，存在漏分离的情况。 此外，当前的 ASR 模型无法准确地转录对话中重叠的语音。 因此，受 Parakeet[4] 的启发，我们训练了中文版的 Whisper-d 模型来对中文数据进行细粒度说话人标注和文本转录。对于英文数据我们直接使用 Parakeet 的开源 Whisper-d。 最终，我们使用说话人分离模型的粗粒度标签和 Whipser-d 模型的细粒度标签来将短对话片段组成长对话片段。

TTS 预训练：

我们使用了110万小时的中英文 TTS 数据对模型进行了预训练，大规模的 TTS 预训练可以显著增强 TTSD 模型的语音韵律和表现力，并提升模型泛化能力。 我们使用了 Seed-tts-eval评测了 TTS 预训练模型的性能，取得了和当前顶尖闭源模型 Seed-TTS 相当的性能。 经过 TTS 预训练后的模型已经有了较强的语音生成能力和零样本音色克隆能力。

TTSD 后训练：

最终，我们收集了10万小时中文对话数据和27万小时英文对话数据。 此外，为了增强模型的说话人切换准确率，我们合成了4万小时中文对话数据和4万小时英文对话数据。 为了增强模型对于中文标点符号的感知能力，我们使用 Gemini 对部分数据（约7万小时）中的转录文本进行了修正。

在训练阶段，我们基于 TTS 预训练的检查点，使用 WSD Scheduler 进行训练，我们没有针对 Decay 阶段做特殊的数据规划。 此外，我们发现无法通过验证集挑选表现最好的检查点，因此我们通过人工评估的方式挑选了主观表现最好的检查点。

核心：通过设计模型自我生成数据的方法，仅使用少量数据就能跨模态对齐，同时实现鲁棒、泛化强、无需任务调参的通用音语大模型。 实现对音频输入的有效适应的同时，保留其指令跟随能力。 适用于没有大量的训练数据的情况！！！

论文标题：DeSTA2.5-Audio: Toward General-Purpose Large Audio Language Model with Self-Generated Cross-Modal Alignment

• Arxiv：https://arxiv.org/abs/2507.02768
• Github：https://github.com/kehanlu/DeSTA2.5-Audio
• 📑 Paper | 👩‍💻 Github | 🤗 Model | 🤗 Dataset

当前主流音频语言模型虽可执行听觉感知与指令遵循任务，但往往依赖人工构建或跨模型生成的数据集，导致模型出现灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）现象，语言能力退化明显。本论文从根本出发，重新审视数据构建流程，提出「模型自我生成训练目标」机制，保留 LLM 的语言能力，同时实现精准的跨模态对齐，从而训练出鲁棒、泛化强、无需任务调参的通用音语大模型。

论文的主要研究成果与创新点：自生成跨模态对齐策略 DeSTA： 由 LLM 自行生成训练标签，确保风格与输出一致性，克服灾难性遗忘，提升跨模态迁移鲁棒性；大规模通用数据集 DeSTA-AQA5M： 覆盖语音、环境声、音乐三大领域，含 500 万组音频-指令-响应数据，源自 50 个公开数据集，总计约 7000 小时；强大的泛化性能： DeSTA2.5-Audio 在多个标准测试集（Dynamic-SUPERB、MMAU、SAKURA、Speech-IFEval、VoiceBench）上展示优异的性能。 

首篇系统提出“自生成音频文本对齐”策略并应用于 LALM 训练的研究；无需人工调教或额外任务调参，模型即能在多个语音理解、情绪识别、环境声分析等任务中展现 SOTA 表现；重要对比发现： 明确指出模型训练过程中数据来源与模型分布不一致将大幅损害性能，即使采用更强大的 LLM 生成数据亦无法弥补，凸显「数据生成一致性」为构建通用 LALM 的关键。以少胜多，仅用 7000 小时音频达成超过使用 51 万小时数据的模型效果，堪称“大模型训练范式创新”典范。

当训练数据与模型原有生成分布不一致时，模型容易遗忘其原有的语言理解与生成能力，这种现象在 LLM 融入新模态时尤为突出。

DeSTA2，一种自生成的跨模态对齐框架，通过让基础语言模型生成其自身的训练目标，从而缓解监督信号冲突。具体来说，我们将每个音频片段的元数据转换为结构化的文本描述，并与任意提示词配对；随后，大语言模型生成相应的响应，作为跨模态对齐的训练目标。这种自生成监督确保了风格和语义与大模型原生输出分布保持一致，从而在实现对音频输入的有效适应的同时，保留其指令跟随能力。

自生成数据集构建

Step1：收集多样化的音频数据集，这些数据集包含丰富的元数据信息。将每段音频的元数据转换为结构化的文本格式。

• 例：语音片段 → "[00:00-00:05] Hello world (Gender:Female, Emotion:Happy...)"
• 例：音频描述片段 → "[00:00-00:10] (A dog barking)"

Step 2：构建初始配对数据集

• 形成初始数据集 Dinitial={(x_audio,x_text)}，其中每条音频x_audio​ 与其对应的文本描述 x_text​ 对齐。

Step 3：采样提示词

• 从预定义的指令池P 中随机采样一个提示词 p。
• 指令池包含多样化的提示类型：
  • 描述类任务（如 “Describe the audio”）
  • 角色扮演类任务（如 “Respond to the audio based on its expression”）
  • 开放式问题（如 “Where is the audio being recorded?”）

Step 4：生成训练目标

• 将文本描述 x_text​ 与提示词 p 输入到大语言模型。
• 模型输出响应 y=LLM(x_text,p)。

Step 5：形成最终训练数据集

• 构建最终的数据集D=(x_audio​ , x_{text ​}, p , y)。
• 每条样本包含：音频输入、对应文本描述、提示词、以及大模型生成的响应。

该方法的一个关键优势在于，它能够保留大语言模型对输入的原生理解与响应方式，从而保证训练数据在风格与语义上的一致性。举例来说，我们观察到经过指令调优的 Llama3.1往往会生成带有解释性的回答，使用项目符号组织内容，并且常常在正文前包含问候语。这些特定于模型的风格模式会自然地体现在生成的数据中。因此，虽然该构建流程可兼容任意文本类大模型，但在跨模态对齐任务中，采用相同模型（即自生成方式）是最合理的设计。

模型训练

采用 Llama3.1-8B-Instruct 和 Whisper-large-v3，六层 Q-former 【 64 个查询】架构。

预训练的音频模型与经过指令调优的大语言模型（LLM）进行融合。为了实现音频与语言模态之间的桥接，我们在二者之间引入了由 Q-Former 块 构成的模态适配器。

音频模型与 LLM 参数均被冻结，仅对模态适配器进行微调，以学习稳健的音频–文本对齐表征。融合模型在三元组形式(x_audio​,p,y) 上进行训练。

输入音频x_audio​ 可选地通过音频解码器转录为文本序列 t∈R^L，其中 L 为序列长度。该转录结果进一步输入 LLM 的词嵌入层，用于增强语言对齐。

• 优化器：Adam
• 学习率调度：余弦退火（cosine annealing），包含 2000 步预热
• 训练轮数：5 epoch
• 硬件配置：8 张 NVIDIA A100-80GB GPU
• 全局 batch size：96
• 初始学习率：1e-4
• 总训练步数：约 250,000 steps

Dataset

元数据包括副语言特征（例如音高、响度、语速、韵律、音色、情绪基调和说话风格）、说话者身份属性（例如口音、性别和年龄）、音频质量指标（例如背景噪音水平、混响以及伪造或合成音频）以及环境或情境声音（例如动物叫声、人类动作、环境声音、乐器、音乐类型和自然环境）。

数据集总计约 7,000 小时音频：5,400 小时语音、1,000 小时环境声音和 500 小时音乐。

关于指令池，为语音类别挑选了 4,000 个提示，为环境声音和音乐类别挑选了 3,000 个提示。

响应均使用 vLLM 工具包 生成，解码参数设定为 temperature = 0.05、top-p = 1.0。通过这一过程，我们构建了一个规模约 500 万条音频–提示–响应三元组 的大规模数据集，命名为 DeSTA-AQA5M，并将其作为 DeSTA2.5-Audio 的训练语料。

实验结果

模型在多个基准测试中的排名呈现出一致的趋势。值得注意的是，DeSTA2.5-Audio 始终展现出卓越的性能，凭借在各种音频语言任务中强大的泛化能力，成为表现最佳的模型。它在 Dynamic-SUPERB Phase-1（69.53）、MMAU（57.50）、SAKURA-Multi（69.85）和 Speech-IFEval（93.89）上均取得了最高分，彰显了其在多个领域和条件下的稳健性和泛化能力。

消融实验：【核心】

如表三所示，自生成的训练数据始终表现出较低的困惑度，这表明生成的响应与主干 LLM 的分布很好地一致。比较 Llama3.1 (A1) 和 Qwen2.5 (A2)，Qwen2.5 在所有基准测试中始终优于 Llama3.1。这种性能差距可能归因于 Qwen2.5 更强大的文本生成能力。虽然 Qwen2.5 在基本内容理解任务中的表现与 Llama3.1 相对相当，但它在其他领域表现更佳，例如 Dynamic-SUPERB Phase-1 中的说话人分类，以及 MMAU 中的环境声音和音乐理解。先前对基于文本的基准测试的评估也表明，与 Llama3.1 相比，Qwen2.5 表现出更出色的推理和数学能力 。然而，目前尚无确凿证据表明在听觉感知方面有相应的优势，这值得进一步研究。尽管如此，在相同的训练条件下，我们的实验结果表明 Qwen2.5 作为主干 LLM 比 Llama3.1 更有效。这些发现也表明我们的训练框架在不同 LLM 上具有良好的泛化能力。

提示多样性对模型性能也起着重要作用，尤其是在 A1 和 A3 的比较中。在 A3 中，我们采用了使用单个描述性提示 (1-p) 的自生成设置，已经展示了强大的零样本泛化能力。通过简单地增加提示多样性（就像在 A1 中所做的那样），进一步丰富了训练目标并提高了训练方法的整体有效性。值得注意的是，这些结果是在不需要任何特定于任务的指令对的情况下实现的。这凸显了自生成设计的优势。即使数据构建完全依赖于随机抽样的提示，该模型仍然可以利用 LLM 的固有功能实现零样本生成。

比较自生成和跨模型设置时，跨模型设置中的训练目标会导致更高的困惑度，这表明主干 LLM 对数据分布的熟悉程度较低。例如，虽然在 Qwen2.5 生成的数据 (A2) 上训练 Qwen2.5 会产生很好的结果，但在 Qwen2.5 生成的数据 (B1) 上训练 Llama3.1 会导致模型退化，输出包含重复或无意义的标记。同样，在 Gemma3-12B (B2) 生成的数据上训练 Llama3.1 也无法达到在自生成设置 (A1) 中观察到的性能。这些结果支持了我们的分布不匹配假设，并强调了使用自生成配置的重要性，即使在注释器 LLM 功能更强大的情况下也是如此。我们还探索了使用 Llama3.1-70B 生成训练数据 (B3)，它代表了同一系列中更强大的模型。在这种情况下，较低的困惑度 (2.20) 表明训练数据与 Llama3.1 的分布更加一致。然而，与 A1 相比，B3 在 Dynamic-SUPERB 和 SAKURA 上取得了更好的表现，但在 MMAU 和 Speech-IFEval 上表现不佳。这表明使用更强大的模型并不一定能在所有任务上带来一致的改进。

在 LoRA 适配器设置中，我们向骨干 LLM 引入了可训练参数，预计这将提升模型容量并有助于缓解分布不匹配问题。在自生成设置 (C1) 中，数据集与骨干 LLM 高度对齐，我们发现添加 LoRA 层可获得相似或略微提升的性能。这表明，在自生成设置下，加入 LoRA 适配器并不能带来显著的优势。换句话说，在使用我们提出的训练框架时，微调轻量级模态适配器足以实现跨模态对齐，其中模型专注于学习听觉概念，而不会受到风格或分布不匹配的影响。有趣的是，当使用 Qwen2.5 生成的数据 (C2) 进行训练时，在 Dynamic-SUPERB、MMAU 和 SAKURA-Single 等音频处理基准测试中的表现与自生成设置 (A2) 相当。然而，它们在 SAKURA-Multi 和 Speech-IFEval 中的表现显著下降，这需要额外的文本知识和指令遵循能力。这一差异表明，虽然添加 LoRA 适配器有助于缓解分布不匹配问题，并在领域内任务中取得良好表现，但在需要 LLM 预训练知识的基准测试中，它仍可能降低模型的通用能力。这揭示了当前 LALM 训练策略的一个关键设计缺陷。LTU-AS 和 SALMONN 等模型试图通过在 LLM 中引入 LoRA 适配器层来解决灾难性遗忘问题。 然而，我们的实验结果表明，减少训练数据和模型分布之间的差异对于保持泛化能力是比单纯的架构修改更为关键的因素。

在 5 个 epoch 的设置下，我们研究了训练时长对模型性能的影响。5 个 epoch 的结果（D1 和 D2）表明，即时多样性不仅提升了有效性，也提高了训练效率。尽管训练次数仅为 epoch 的一半，但这些模型的性能与 10 个 epoch 的模型（A1）相当。值得注意的是，虽然 D2 随着训练时间的延长而持续改进（与 A3 类似），但收敛速度较慢，最终性能仍然较差，这表明多样化的训练目标对于实现更好的对齐效果也至关重要。相比之下，尽管 D3 仅用 5 个 epoch 就取得了不俗的性能，但 B1 表明在分布不匹配的情况下延长训练会导致模型退化。这些发现强调了我们的主要动机：有效的跨模态对齐需要反复训练以在不同 epoch 之间对齐音频表征。当训练数据与骨干模型匹配时，性能会稳步提升，而不会降低模型固有的语言能力。相反，从不匹配的数据中学习会给模型带来更重的负担，最终导致性能不佳并忘记其预先训练的语言能力。

• 模型代码：https://github.com/boson-ai/higgs-audio
• 语音理解生成模型 Higgs-Audio：https://www.boson.ai/blog/higgs-audio
• Higgs Audio Tokenizer
• HiggsAudio-V2 模型架构
• https://www.boson.ai/blog/higgs-audio
• 模型微调：https://github.com/JimmyMa99/train-higgs-audio/tree/main
• 解读：量子位

Higgs Audio V2模型，不仅能处理文本，还能同时理解并生成语音。除了一些常规语音任务外，这个模型还具备一些较为罕见的能力，比如生成多种语言的自然多说话人对话、旁白过程中的自动韵律调整、使用克隆声音进行旋律哼唱以及同时生成语音和背景音乐。

整个过程堪称“大力出奇迹”，直接将1000万小时的语音数据整合到LLM的文本训练，

Higgs Audio v2 采用上图架构图中所示的“generation variant”。其强劲的性能源于三项关键技术创新：

• 开发了一套自动化注释流程，该流程充分利用了多个 ASR 模型、声音事件分类模型以及我们内部的音频理解模型。借助该流程，我们清理并注释了 1000 万小时的音频数据，并将其命名为 AudioVerse 。该内部理解模型在 Higgs Audio v1 Understanding 的基础上进行了微调，并采用了架构图中所示的“理解变体”。
• 从零开始训练了一个统一的音频分词器，它可以同时捕捉语义和声学特征。
• 提出了 DualFFN 架构，它增强了 LLM 以最小计算开销建模声学 token 的能力。

Higgs Audio V2 在音频 AI 能力上实现了重大飞跃：

• 多说话人对话自然流畅：多说话人对话往往难以处理，尤其是在角色无法匹配彼此的情绪和语气时。而借助 Higgs Audio V2，这种对话轻松自然，仿佛现场交流，充满生命力。
• 支持长音频生成：生成长音频时需要保持声音的一致性，同时兼顾真实感、吸引力和生动性。Higgs Audio 提供条件控制与提示机制，使长音频表现出色。
• 高保真音质：为了在高品质扬声器和耳机上实现逼真音效，V2 将音频处理管线从 16kHz 升级至 24kHz，带来更佳音质。
• 高效推理，资源友好：无论是个人项目还是商用部署，推理效率都很重要。我们最小的模型可以在 Jetson Orin Nano 上运行；最新的 3B Audio Generation V2 模型则至少需要 RTX 4090 才能高效推理。
• 生成真实、有情感的语音表现领先：在 EmergentTTS-Eval 基准测试中，其胜率超过 75%，超越 ChatGPT 4o。
• 开源：模型开源。
• 训练数据超千万小时：为实现更高音质与更逼真的语音效果，模型在超过1000万小时的音频上训练，并依托精细的处理与标注流程自动生成训练数据。

模型原理：

传统的语音和文本模型之间相互独立，李沐老师就想，欸，能不能将两者结合起来，直接让LLM用语音进行沟通。那么首先就要知道文本语言模型的本质是用给定的一段指令去生成预测结果，就是将任务先拆解为系统指令（system）、用户输入（user）、模型回复（assistant）三个部分。system告诉模型，需要做什么事情，例如回答该问题、写一段文字或者其他，user就是告知事情的详细内容，例如问题具体是什么、文字要什么风格。

所以如果要让模型支持语音，就需要为模型增加一个系统命令，在user里输入要转录为语音的文字，让模型从system里输出对应语音数据。这样语音任务就能转换成相同的处理格式，直接打通语音和文本之间的映射，通过追加更多的数据和算力，直接scaling law“大力出奇迹”。

音频分词器：

这就引出了新的问题，语音信号本质是连续的，要如何才能在离散的文本token中表示呢？

现有的方法是将一秒的语音信号裁切成多段（如100毫秒一段），为每一段匹配最相似的预定义模板（如45个模板），然后将其表示为长度为10的编号序列，也就是一个个token。

但这样做，虽然可以将一小时的音频从60兆压缩到0.16兆，但质量相当糟糕，所以需要优先保留语音的语义信息，而声学信号只保留少量部分，后续再通过其他手段还原。

于是他们训练了一个统一的离散化音频分词器，以每秒25帧 [40ms/帧] 的速度运行，同时保持甚至提高音频质量，以捕获语义和声学特征。

新的离散化音频分词器运行速度仅为每秒25帧，同时在音质上保持甚至优于码率翻倍的分词器。该模型是首个在 24 kHz 数据上训练的统一系统，覆盖语音、音乐与声音事件。同时，该模型采用简单的非扩散式编码器/解码器，实现快速批量推理。

解析模块：

• 语义教师模型 (Semantic Teacher): 生成语义表示 S，用于指导语义编码器提取语义信息；
• 语义编码器 (Semantic Encoder): 接收语义表示 S，提取语义特征 hS ；
• 声学编码器 (Acoustic Encoder): 直接从输入音频 X 中提取声学特征 hA ；
• 特征组合 (Concatenation): 将语义特征 hS 和声学特征 hA 进行特征组合，形成联合特征表示；
• Dense 层: 对联合特征进行非线性变换，生成预量化特征 hpre ；
• 残差向量量化 (RVQ): 对预量化特征进行hpre 量化，生成量化后的特征 hpost，并产生多个量化码本 Q1,Q2,…,Qm ；
• Dense 层: 对量化后的特征进行非线性变换hpost，生成用于解码的特征表示；

解码过程：

1. 语义解码器 (Semantic Decoder): 使用处理后的量化特征重建语义表示 S^ ；
2. 声学解码器 (Acoustic Decoder): 使用处理后的量化特征重建音频信号 X^ ；

具体流程：

1. 特征提取: 原始音频 X 输入后，通过语义教师模型生成语义表示 S，然后通过语义编码器和声学编码器分别提取语义特征和声学特征；
2. 特征组合与量化: 提取的语义和声学特征进行组合，经过非线性变换后进行残差向量量化，得到量化后的特征表示；
3. 解码与重建: 量化后的特征分别输入语义解码器和声学解码器，重建语义表示 S^ 和音频信号 X^ ；
4. 损失计算与优化: 通过计算语义损失和声学损失，优化模型的参数，使重建的语义和音频尽可能接近原始输入；

音频分词器性能：

整体架构

HiggsAudio-V2 模型基于大型语言模型（LLM），并集成了音频适配器（Audio Adapter）和音频解码器（Audio Decoder），用于处理音频输入和输出。

模型基于 Llama-3.2-3B 构建。为了增强模型处理音频 token 的能力，引入了“DualFFN”架构作为音频 adapter。DualFFN 充当音频专家，以最小的计算开销提升 LLM 的性能。通过引入 DualFFN，我们的实现保留了原始 LLM 91% 的训练速度。

组件组成

• Text Branch（浅蓝色）：处理文本输入。
• Understanding Variant（浅蓝色）：用于理解文本和音频输入。
• Generation Variant（黄色）：用于生成文本和音频输出。
• Audio Adapter – Dual FFN（虚线框）：专门设计用于处理音频令牌的模块，包含两个前馈网络（FFN）和多头自注意力（MHA）模块。

文本输入

• 文本输入通过 Text Tokenizer 转换为文本令牌（Text Token）。
• 文本令牌通过 Text Branch 进行处理。

音频输入

• 音频输入通过 Audio Tokenizer 转换为音频令牌（Audio Token）。
• 音频令牌通过 Understanding Variant 进行处理。
• 音频输入还通过 Semantic Encoder 提取语义信息。

文本和音频融合

• 文本和音频令牌在 LLM 中进行融合处理。
• Understanding Variant 和 Generation Variant 分别负责理解和生成任务。

音频适配器（Dual FFN）

• Audio Adapter 包含两个并行的前馈网络（FFN），分别处理文本和音频特征。
• 每个 FFN 之后都有一个归一化层（Norm）。
• 处理后的特征通过多头自注意力（MHA）模块进行进一步处理。
• 最终，处理后的文本和音频特征在音频适配器中融合。

为了提升模型处理音频令牌的能力，HiggsAudio-V2 引入了 “DualFFN” 架构作为音频适配器。DualFFN 作为音频专家模块，可以显著提升模型在音频任务上的性能，同时保持较低的计算开销。具体来说，DualFFN 在音频令牌处理过程中提供了额外的处理能力，使模型能够更有效地理解和生成音频数据。

延迟模式（Delay Pattern）

由于音频令牌化过程中涉及多个代码本，HiggsAudio-V2 采用了延迟模式（delay pattern）来实现跨代码本的并行代码生成。该模式通过在不同代码本之间引入偏移量，使得模型能够在保持音频质量的同时支持流式处理。延迟模式允许模型在生成音频时，同时处理多个代码本中的令牌，从而提高了生成效率。

然后要让模型很好地理解和生成声音，就需要利用模型的文本空间，将语音的语义尽量地映射回文本，当中需要大量的数据支持。

由于版权问题，沐导没有使用B站或YouTube这类公开视频网站数据，而是购买或从允许抓取的网站获取。这样得到的数据质量参差不齐，需要删除其中的90%才能满足1000万小时的训练数据需求。

其次，将语音对话表示为相应的system（场景描述、声学特征、人物特征等）、user（对话文本）、assistant（对应音频输出）的形式。由于OpenAI和谷歌一向禁止使用他们的模型输出再训练，且训练成本过高，为了实现这种标注，他们利用相同的模型架构额外训练出一个语音模型AudioVerse。

该模型接收用户语音输入，分析并输出场景、人物、情绪、内容等信息，再将输出反过来作为生成模型的system提示和user输入，实现模型的共同进步。

举个例子就是，如果想要教一个徒弟同时会拳脚功夫，但师傅一次又教不了，那就同时教两个徒弟，一个学打拳，一个学踢腿，然后让他们俩天天互相打，打着打着两个就都会拳脚功夫了。

最终，这个多模态模型就完成了，不仅可以完成简单的文本转语音，还能实现更复杂的任务，比如让它写一首歌并唱出来，再加上配乐。

还能根据语音分析场景、人物（性别、年龄、情绪状态）、环境音（室内外），并进行复杂的理解和推理。

在实时语音聊天上，还可实现低延迟、理解情绪并表达情绪的自然语音交互，而不仅仅是机械的问答。

在EmergentTTS-Eval基准上，相较于其他模型，性能可以说是遥遥领先，尤其是在“情绪”和“问题”类别中，相比GPT-4o-mini-tts高出了75.7%和55.7%的胜率。

此外，它在Seed-TTS Eval和情感语音数据集 (ESD) 等传统TTS基准测试中也取得了最佳性能。

Evaluation：

Seed-TTS Eval & ESD

我们使用参考文本、参考音频和目标文本对 Higgs Audio v2 进行零样本语音合成（TTS）测试。评估采用 Seed-TTS Eval 和 ESD 中的标准评估指标。【SIM 指标一般是指 Speaker Similarity】

EmergentTTS-Eval (“Emotions” and “Questions”)：根据 EmergentTTS-Eval 论文，我们报告了在使用 “alloy” 音色时，相较于 “gpt-4o-mini-tts” 的胜率。评判模型为 Gemini 2.5 Pro。

多说话人评估：我们还设计了一个多说话人评估基准，用于评估 Higgs Audio v2 在多说话人对话生成方面的能力。该基准集包含三个子集：

• two-speaker-conversation：包含1000条双人合成对话。我们固定两段参考音频，用以评估模型在双人语音克隆方面的能力，对话轮数在4到10轮之间，角色随机选择。
• small talk（无参考音频）：包含250条合成对话，生成方式与上类似，但特点是发言简短、轮数较少（4–6轮）。本集合未提供参考音频，旨在评估模型自动为角色分配合适声音的能力。
• small talk（有参考音频）：同样包含250条合成对话，发言更短。该集合在上下文中包含参考音频片段，类似于 two-speaker-conversation，用于评估基于参考音频的表现。

我们在这三个子集上报告了词错误率（WER）和说话人内相似度与说话人间差异度的几何平均值。除 Higgs Audio v2 外，我们还评估了 MoonCast 和 nari-labs/Dia-1.6B-0626 这两个当前最受欢迎、支持多说话人对话生成的开源模型。结果总结在下表中。由于 nari-labs/Dia-1.6B-0626 对话语长度及输出音频的严格限制，我们未能在 “two-speaker-conversation” 子集上运行该模型。

• 技术报告：http://arxiv.org/pdf/2507.17527
• 项目主页：https://seed.bytedance.com/seed_liveinterpret
• 类似的端到端全双工同声传译：Hibiki

！！！总结：必须认识到数据在模型训练的重要性。模型经过数十万小时语音数据的训练，数据质量中的任何瑕疵都可能在最终效果中被显著放大，这些潜在问题包括口音差异、准确读音、时间戳的准确预测，以及句子衔接的流畅度等关键要素。良好的性能正是建立在海量优质训练数据之上。

Seed LiveInterpret 2.0 是首个延迟&准确率接近人类水平的产品级中英语音同传系统，在中英同传翻译质量达到业界 SOTA 的同时，实现了极低的语音延迟水平。

它基于全双工端到端语音生成理解框架，支持中英互译，可实时处理多人语音输入，像人类同传译员一样以极低的延迟 “边听边说”，一边接收源语言语音输入，一边直接输出目标语言的翻译语音。同时，Seed LiveInterpret 2.0 还支持 0 样本声音复刻，让沟通更加流畅自然。

• 接近真人同传的翻译准确率 精准的语音理解能力保障了翻译准确度，在多人会议等复杂场景中英双向翻译准确率超 70%，单人演讲翻译准确率超 80%，接近真人专业同传水平。
• 极低延迟的 “边听边说” 能力 采用全双工语音理解生成框架，翻译延迟可低至 2-3 秒，较传统机器同传系统降低超 60%，实现了真正的 “边听边说” 翻译。
• 零样本声音复刻，音色真实自然 只需采样实时语音信号，便能提取声音特征，用说话人的音色特质实时 “说出” 外语，提升交流的沉浸感和亲和力。
• 智能平衡翻译质量、延迟和语音输出节奏 可根据语音清晰度、流畅度、复杂程度，调整输出节奏，并适配不同语言特性。面对超长信息，依然能保证传译语音节奏的自然流畅。

框架：

提出一种端到端的语音到语音同步翻译模型，在一个统一框架内无缝整合了同步语音翻译和语音克隆功能。

• 语言模型预训练：使用 Seed LLM 系列的方法对初始语言模型进行预训练，建立基础的文本生成与理解能力。
• 多模态扩展：集成一个预训练的音频编码器，使模型能够接受流式音频输入，扩展为具备音频处理能力的多模态 LLM。
• 多任务持续学习训练：在大规模多任务数据上进行自回归训练，生成包括文本 token（可选）和音频 token 的输出，实现语音合成。
• 高质量数据微调：使用人工标注的高质量数据进行微调，进一步优化模型在指令理解、多说话人识别、翻译策略关键能力上的表现。

问题：面临严格延迟约束下的同步翻译优化难题，需要在翻译质量与时序控制之间权衡。

核心思路：优化两个互补目标

• 片段内一致性：确保每个翻译片段自身准确、流畅
• 片段间连贯性：确保不同翻译片段之间逻辑衔接自然

奖励机制设计：

• 多维单轮奖励（step-level）：为每一步生成即时反馈，评估翻译准确性与时序控制，实现片段内部一致性优化
• 统一多轮奖励（sequence-level）：从全局角度评估整个翻译段落的连贯性，优化跨片段一致性

两阶段训练策略：

• 第一阶段：单轮奖励训练
  • 仅使用 step-level 奖励，学习人类翻译的先验知识，确保训练稳定
• 第二阶段：联合优化训练
  • 引入 sequence-level 奖励，与 step-level 奖励联合优化，平衡过程指标（每步表现）与结果指标（整体输出质量）

主要贡献包括：统一的语音到语音架构、跨语言的语音克隆机制，以及接近人类水平的翻译性能。

Training

Continual Training and Supervised Fine-tuning

为实现文本与语音之间的有效模态对齐，并提升跨语言能力，我们采用了全面的多任务多模态持续训练（CT）策略。该策略有效促进了语音与文本模态之间的对齐，并强化了模型的跨模态与跨语言泛化能力。

具体措施如下：

1. 多模态多任务训练数据
   • CT 数据集涵盖约 1000 亿 tokens，任务类型包括：
     • 语音转文本（Audio-to-Text Transcription）
     • 文本转语音（Text-to-Audio Synthesis）
     • 纯文本处理（Text-Only Tasks）
2. 数据质量控制
   • 为提升训练效率并确保数据质量，我们引入了基于语音质量指标的严格过滤流程，对语音数据进行筛选。

在持续训练之后，我们在高质量的人类标注数据上进行有监督微调，以激活同步语音传译所需的关键能力。该过程使模型能够建立以下数据驱动能力：

1. 读-写策略（read-write policy）
2. 多说话人区分能力
3. 语音翻译能力
4. 声音克隆能力

有监督微调显著提升了模型的指令跟随能力以及在核心传译任务上的整体表现。经过微调后的模型为后续的强化学习阶段提供了强大基础，使得后续优化更具针对性和有效性。

Reinforcement Learning

现代同声传译系统采用双工处理，将输入流分割成连续的音频块。形式上，我们将输入输出序列表示为：

每个音频片段（audioₜ）对应一个增量翻译 yₜ。我们将（audioₜ, yₜ）表示为序列中的第 t 个片段，并将 audio :=（audio₁, audio₂, …, audioₜ）表示为从 1 到 T 的聚合音频。在每个 t 片段中，我们有 yₜ :=（yₜ₁, yₜ₂, …, yₜₙ, …, yₜₙ），其中 N 是输出的长度。该模型利用当前音频片段（audioₜ）和之前的上下文 x<t，通过策略生成翻译 yₜ。

其中 πθ 是具有参数 θ 的策略 决定翻译策略。完整的轨迹概率定义为：

我们将 r_tⁿ 表示为 t 个块中第 n 个 token 的奖励。强化学习的目标是最大化每条轨迹上的累积奖励，即：

其中 𝒟 是训练数据集。以下部分详细说明了 r_tⁿ  的设计方式。

 奖励设计：平衡单轮反馈和多轮反馈

• 单轮奖励（Single-turn rewards）：在每个决策点提供即时反馈，用于评估中间的推理或生成步骤。
• 多轮奖励（Multi-turn rewards）：评估整个输出序列的质量，反映多个决策步骤的长期、累积效果。

同步翻译系统尤其具有独特挑战，因此需要精细化的奖励设计。该任务需同时优化两个互补目标：

片段内一致性（Intra-segment consistency）：要求模型在逐步输出时保持语义与时间上的准确性和完整性，适合采用单轮奖励（single-turn reward）进行即时评估。

片段间连贯性（Inter-segment coherence）：确保整个翻译序列在语义和时间上的连续性与一致性，适合采用多轮奖励（multi-turn reward），从全局角度评估累积的序列质量。

基于上述考量，我们提出了一种新颖的框架，将多维单轮奖励与统一多轮奖励相结合。

Single-turn Reward：方法利用了每个增量步骤的细粒度反馈，我们通过实证研究发现，这些反馈与人类的评估指标高度相关。

给定一个音频序列 {audio_t}₁^T 和相应的真实值 {yt^∗}₁^T ，沿着五个派生维度定义段内奖励：

检测准确性奖励（r^l​）：该奖励旨在鼓励模型在翻译前进行充分“倾听”，避免过早输出，从而提升语义单元完整性。

I(⋅) 为指示函数，条件成立时取值为 1，否则为 0；∣yt​∣ 表示模型在第 t 步生成的 token 数量；∣yt∗​∣ 表示参考翻译在第 t 步应生成的 token 数量。当模型和参考翻译在当前步都没有输出（token 数为 0）时，奖励为 1，否则为 0。该设计鼓励模型在语义信息尚不完整时保持“静默”，从而提升翻译的延迟-准确性权衡表现。

翻译主动奖励 ( r^s )：通过奖励尽快生成已确认的语义单元来鼓励语音翻译：鼓励模型在语义单元一旦可用时立即翻译

翻译质量奖励（r^q）：衡量当前步生成内容与参考翻译的相似度（可通过 BLEU、BERTScore 等）：

时序匹配奖励（r^c​）：鼓励模型生成的语音时长与参考时长一致，惩罚过长或过短：

格式一致性奖励（r^f​）：保证输出结构正确，如标点、格式符号等符合预设正则表达式：

最终单轮奖励定义如下：

多轮奖励：单轮奖励机制提供了详细的、逐步的反馈，能够在每一步的递增中平衡延迟和翻译质量，但它未能完全捕捉同声传译中固有的长期依赖关系和累积效应。尤其是，当生成的目标音频逐渐落后于源音频时，会导致破坏性延迟，从而降低用户体验。为了解决这些全局序列级的动态问题，我们设计了一个互补的多轮奖励机制，可以整体评估整个输出序列。

延迟惩罚（rL​）：惩罚翻译滞后，鼓励更及时的输出：

• l：可接受的最大等待阈值
• K：翻译片段数
• dk​：第 k 个翻译片段前等待的片段数量

序列级翻译质量奖励（rQ​）：衡量整个翻译序列与参考的匹配度（例如通过全局对齐算法）：

多轮奖励定义为：

最终奖励融合与正则项

• 每个子奖励在 batch 中进行标准化（均值为 0，方差为 1），提高数值可比性。
• 总奖励为标准化后的单轮与多轮奖励之和，融合了局部细粒度指导与全局一致性目标。
• 引入 KL 散度正则项：

用于鼓励当前策略 πθ​ 向参考策略靠拢，提升训练稳定性与可控性。

稳定强化学习训练：通过近端策略优化 (PPO)来优化定义的目标，该算法通过修剪的目标函数实现稳定高效的策略更新。训练目标公式如下：

 audio={audio_t}₁^T 表示输入的音频序列， y={y_t}₁^T 表示从旧策略 πθo⁢l⁢d 采样的翻译响应。优势估计 A_tⁿ 使用广义优势估计 (GAE)计算。由于这些奖励之间紧密耦合且差异化，调整它们各自的权重颇具挑战性，而且通常效果不佳。为了解决这些问题并稳定训练，我们采用了两种主要策略：自适应 KL 惩罚 和两阶段强化学习训练方案。

 Adaptive KL：

对于包含音频和文本 token 的序列，由于其长度较长，控制 KL 散度会更加困难，这自然会导致更高的累积 KL 散度。因此，KL 惩罚系数 β 必须设置为高于传统 RLHF 的设置。

采用对数空间中的比例控制器来自适应地调整 β ，以确保 KL 散度始终接近预定目标。

两阶段强化学习训练方案：在第一阶段，通过仅优化多维单轮奖励来预热模型，使其内化人类先验知识并实现稳定的学习动态。在第二阶段，使用结合过程和结果成分的多轮奖励对模型进行进一步训练，使其能够有效地优化和平衡延迟与翻译质量。、

Experiments

 评估指标：

对于文本翻译质量评估，我们主要依赖于人工评估指标——有效信息比例 (VIP)，该指标衡量翻译输出对每个语义片段传达说话者原始意图的准确程度，与人工翻译的判断高度一致。

在语音到语音评估中，我们提出了“语音有效信息比例”（SVIP）作为一种全面的人类评估指标。该指标建立在已有的“有效信息比例”（VIP）框架[6]之上，用于衡量完整语音会话中有效语义片段所占的比例。

当一个语音语义片段能够有效传达源语音的核心信息、准确表达说话者的原始意图、在可接受的延迟范围内完成传递、保持适合听众理解的语速，并达到清晰和易懂的声音质量标准时，即被视为有效。

在延迟评估方面，我们采用“首字母出现延迟”（FLAL）指标来衡量系统在段落级别输出第一个确定翻译所需的时间。在句子级别，我们使用广泛应用的“平均延迟”（AL）和“长度自适应平均延迟”（LAAL）指标，以比较不同方法之间的延迟表现。

在延迟表现上，Seed LiveInterpret 2.0 在语音到文本场景中，输出首字平均延迟仅 2.21 秒，在语音到语音场景中，输出延时仅 2.53 秒，做到了对翻译质量以及时延的均衡。

针对 Seed LiveInterpret 2.0 中译英和英译中两个方向的表现进行了客观评估，与其他翻译系统在翻译质量（BLEURT/ COMET）和延迟（AL/ LAAL/FLAL）等指标上进行对比。

结果显示，Seed LiveInterpret 2.0 在两个数据集上均表现出最高的翻译质量。在延迟方面，Seed LiveInterpret 2.0 在英到中方向上实现了语音到语音翻译的最低平均滞后（AL），在中到英方向上也表现出竞争力，展现了速度与准确度的良好平衡。

总体来看，Seed LiveInterpret 2.0 在句子级基准测试中，有效平衡了翻译质量与延迟。这不仅缓解了传统同传中 “译得准则慢，译得快则偏” 的痛点，配合音色复刻能力，让中英跨语言交流首次具备自然对话般的流畅感。

总结与展望

在本研究中，团队进一步认识到数据对模型训练的重要性。模型经过数十万小时语音数据的训练，数据质量中的任何瑕疵都可能在最终效果中被显著放大，这些潜在问题包括口音差异、准确读音、时间戳的准确预测，以及句子衔接的流畅度等关键要素。Seed LiveInterpret 2.0 良好的性能正是建立在海量优质训练数据之上。

Seed LiveInterpret 2.0 已初步展现出一定优势，其边界仍有拓展空间。比如，在语言覆盖方面，目前模型主要支持中英互译，其他语种尚未较好支持。此外，其声音复刻的稳定性、语音表现力、情绪复刻能力、极复杂情况下的翻译准确性等仍有进步空间。

在未来研究中，我们希望进一步挖掘模型潜力，通过优化算法、增强数据及改进训练策略等方式，逐步拓展同传模型的能力边界，提升其在复杂场景下的适应性和性能表现。

• 论文：LongAlign: A Recipe for Long Context Alignment of Large Language Models
• 文章：https://huggingface.co/blog/sirluk/llm-sequence-packing
• code实现：https://github.com/THUDM/LongAlign

 要让大型语言模型更有效地处理长文本上下文，需要在相似长度的输入序列上进行指令微调。LongAlign 方法，它可以帮助大型语言模型有效处理长达 64k 的长上下文，并展现出强大的长文本理解和生成能力。

LongAlign ：

动机：

• 目前缺乏用于有监督微调（SFT）的长文本指令跟随数据集，更缺乏构建此类数据的方法。
• 长上下文数据的长度分布差异较大，在多GPU环境中严重降低了传统批处理方法的训练效率——处理较短输入的GPU必须等待处理较长输入的GPU完成任务后才能继续运行。
• 亟需一个强健的基准评估体系，用于衡量大型语言模型在面对真实世界长文本查询时的处理能力。

贡献：

LongAlign 方法，分别从数据构建、高效训练和评估三个方面入手：

在数据方面，为构建一个多样化的长文本指令跟随数据集，从九个来源收集了长文本序列，并使用 Self-Instruct生成了 1 万条长度在 8k 到 64k 之间的指令数据。

在训练方面，为应对不均匀批处理导致的效率问题，采用了 packing 策略，即在将数据分发到 GPU 之前，将多个序列打包为接近最大长度的组合。但我们发现这种打包训练中的损失计算存在偏差：不同数量序列的打包在最终损失计算中被赋予相同权重。为缓解这一问题，我们提出了“损失加权策略”，对每条文本的损失进行加权平均，以平衡不同序列对整体损失的贡献。此外，我们还引入了“排序批处理”方法，将长度相近的序列分组，从而减少批内空闲时间。

在评估方面，开发了 LongBench-Chat 基准测试，它包含长度为 10k-100k 的开放式问题，这些问题由博士生进行标注。评估内容涵盖推理、编程、摘要以及多语种翻译等多种长文本指令跟随能力。使用 GPT-4（OpenAI，2023b）结合人工标注结果和少量示例，对模型生成的回答进行评分。

结论：

数据量与多样性的影响：长文本指令数据的数量和多样性都会显著影响模型处理长上下文的能力，最终性能差异最高可达 30%。

长文本指令数据的益处：增加长文本指令数据有助于提升模型在长上下文任务中的表现，同时不会削弱其处理短上下文任务的能力。

训练策略的有效性：采用的打包和排序批处理策略可将训练速度提升超过 100%，且不影响模型性能。此外，提出的损失加权技术还能将长文本任务的性能提升 10%。

数据集构建：

构建了一个包含10,000条长度在8k-64k之间的长文指令跟随数据集，这些数据来自于9个不同的数据源，包括学术论文、书籍、百科全书等，覆盖了多样化的任务类型。

高效训练方法：

为了确保模型在有监督微调（SFT）后依然具备处理长文本和短文本（即通用能力）的能力，将长文本指令数据与通用指令数据集混合用于训练。这种训练策略使得大量通用短文本数据与相对较少的长指令数据结合，从而形成了一个“长尾”式的数据长度分布。探索了两种训练方法：packing 和 sorted batching。

Packing（打包）

该方法通过将不同长度的数据拼接，直至达到最大长度，生成的打包数据整体长度接近最大限值。这些打包后的数据再进行批处理并在多 GPU 上处理，有效减少了每个批次中的空转时间。

此外，为防止同一 pack 中的不同序列在自注意力计算中发生“交叉污染”，我们传入了每个序列的起始与结束位置列表，并使用了 FlashAttention 2 中的 flash_attn_varlen_func 该方法支持高效的块对角注意力计算，计算量与 IO 时间均优于传统的二维注意力掩码。

Packing 策略存在的偏差

不过我们注意到，packing 会带来对长序列和目标 token 较多的序列的偏向。这是因为：不同的打包组（pack）在最终损失计算中被赋予相同权重，而每个打包组中包含的序列数量和每个序列的目标 token 数量却不同。

因此，在对每个批次求平均损失时，包含序列较少（通常是较长序列）或目标 token 较多的 pack，会对最终损失产生更大影响。

形式上，设将 M 个序列打包成 K 个 pack，第 i 个 pack 包含索引区间为 [Pi−1,Pi)的序列，其中 P0=1,PK=M+1。设 Li 为第 i个序列在其 Ni​ 个目标 token 上的总损失。如果我们希望对每个序列赋予相等的权重[ SFT中算loss ]，则损失应当为：

而在 packing 情况下计算得到的损失为：

(3)与公式 (2) 相比，在 packing 情况下，相当于为第 j个序列分配了一个权重：

也就是说，损失更偏向于目标 token 数较多的序列，以及位于pack 较小的组中的序列。

为了解决这种不公平，我们提出对第 i 个序列的损失进行缩放，缩放因子为：K/(N_iM)，然后对每个 pack 中缩放后的损失求和，这样得到的总损失将与公式 (2)（即平均每个序列损失）保持一致，从而消除了不同序列在损失计算中所受到的偏倚。

损失加权策略在下游任务中带来了约 10% 的性能提升。

Sorted Batching（排序批处理）

还提出了一种高效的 排序批处理策略。为确保每个 batch 中的序列长度相近，我们先按照序列长度对数据进行排序，然后在每轮训练中从中随机选取一段连续的数据组成一个 batch，且不重复使用。

不过，该方法不可避免地会引入 批次间数据分布的不均衡：某些 batch 可能全部由长序列组成，另一些则全是短序列。这种偏差可能对 SGD（随机梯度下降）优化过程造成严重影响。

尽管如此，我们在实验中发现，排序批处理显著加快了训练速度，且几乎不会对模型性能产生负面影响。这可能得益于我们使用了较大的梯度累积步数（gradient accumulation steps）和优化器本身较强的适应能力。

训练方法细节

这里介绍 packing 策略与损失加权的具体实现方式。

Packing 策略实现

在打包训练过程中，每个数据批次会传入一个特殊的一维注意力掩码。在该掩码中，第 i个元素表示第 i 个序列在该批次中的起始位置。掩码的第一个元素为 0，最后一个元素等于 batch_size × seq_len。

在注意力计算时，我们使用 FlashAttention 2 提供的 flash_attn_varlen_func 函数，并将该掩码传入其参数 cu_seqlens_q 和 cu_seqlens_k。该函数会根据掩码中相邻元素表示的起始和结束位置，在每个序列内部进行注意力计算。因此，每个序列的 Query 只能与自身的 Key 进行注意力操作，实现了“序列内独立注意”。

损失加权策略实现

在实现损失加权策略时，首先对训练数据进行预处理：为每个 pack 中的序列生成一个加权的一维掩码。该掩码中，对应目标 token 的位置权重为 1/N（其中 N 是当前序列的目标 token 数），其他位置为 0。

训练时，根据当前配置动态设置 M 和 K，表示即当前批次中序列的数量和 pack 的数量。然后，损失计算方法为：对每个 token 的交叉熵损失乘以比例系数 K/(MN)，再求和得到最终损失值。

Packing 加权loss代码实现：

SFT中算loss通常来讲都是样本内作token-level mean，样本间作sequence-level mean，也就是等式（2）的计算方式。如果不同样本间作token-level mean，则会使target token数量多的样本更受重视（相当于被upsample），从而引入不同样本间的不平衡。

### Support loss weighting for packing ###
        loss = None
        if labels is not None:
            lm_logits = lm_logits.to(torch.float32)
            # Shift so that tokens < n predict n
            shift_logits = lm_logits[..., :-1, :].contiguous()
            if isinstance(labels, tuple) or isinstance(labels, list):
                labels, weights = labels
            shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
            if self.pack_loss:
                shift_weights = weights[..., 1:].contiguous()
                loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=-100, reduction='none')
                loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
                loss = (loss * shift_weights).sum()
            else:
                loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)
                loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))

            lm_logits = lm_logits.to(hidden_states.dtype)
            loss = loss.to(hidden_states.dtype)
        ### -------------------------------------- ###