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qwen3-asr模型推理逻辑

  1. 输入模板:
    <|im_start|>system\n<|im_end|>\n<|im_start|>user\n<audio_start><audio_pad><|im_end|>\n<im_start>assistant\nlanguage Chinese<asr_text>
  2. <|audio_pad|>根据音频特征长度进行占位,replace_multimodeal_special_tokens:
    <|im_start|>system\n<|im_end|>\n<|im_start|>user\n<audio_start><audio_pad>*N<|im_end|>\n<im_start>assistant\nlanguage Chinese<asr_text>
  3. tokenizer:
    1)audio inputs: {‘feature_attention_mask’: tensor([[1,1,1,1,…]]), ‘input_features’: tensor([[TDIM])} # 特征刚输入的值
    2)text inputs: {‘input_ids’: tensor([[id, id…]]), ‘attention_mask’: tensor([[1
    N]])},其中input_ids就是模板映射之后的id,其中audio_pad是audio_feature下采样之后的长度。
    3)audio 的padding有单独的id【audio_pad占位,根据最终输入帧数】,以及text的padding有单独的id【endoftext | 151643,进行left padding】,另外model.generation的结束标签是(【eos_token_id】151645,<|im_end|>)。
    4)根据audio inputs提取特征之后经过speech encoder之后,进行插入text inputs中。
http://www.jsqmd.com/news/725985/

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