論文の概要: MMMModal -- Multi-Images Multi-Audio Multi-turn Multi-Modal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11297v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 14:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 21:57:49.391424
• Title: MMMModal -- Multi-Images Multi-Audio Multi-turn Multi-Modal
• Title（参考訳）: MMMModal -- Multi-Images Multi-Audio Multi-turn Multi-Modal
• Authors: Husein Zolkepli, Aisyah Razak, Kamarul Adha, Ariff Nazhan
• Abstract要約: このモデルは、単一のマルチターンセッションにおいて、マルチイメージ、マルチオーディオ、マルチモーダル・マルチオーディオを理解する。 視覚入力にはSigLIPエンコーダ,音声入力にはWhisperを利用する。 この多モーダルな言語モデルはバイリンガルであり、英語とマレー語の両方を同時に理解するのに熟練している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our contribution introduces a groundbreaking multimodal large language model designed to comprehend multi-images, multi-audio, and multi-images-multi-audio within a single multiturn session. Leveraging state-of-the-art models, we utilize the SigLIP encoder for visual inputs and the Whisper Encoder for audio inputs. Notably, this multimodal large language model is bilingual, proficient in understanding both English and Malay simultaneously. We proudly unveil two versions of this model: TinyLlama with 1.1B parameters, and Mistral with 7B parameters. With its ability to navigate diverse modalities and languages, our model represents a significant advancement for the Malaysian context and beyond. All models released at https://huggingface.co/collections/mesolitica/multimodal-malaysian-llm-65c6f893e03f78fa9e5c8859
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチターンセッションでマルチイメージ,マルチオーディオ,マルチイメージを理解できるように設計された,画期的なマルチモーダル大規模言語モデルを提案する。 最先端モデルを利用して視覚入力にSigLIPエンコーダ,音声入力にWhisper Encoderを利用する。 この多モーダルな言語モデルはバイリンガルであり、英語とマレー語の両方を同時に理解するのに熟練している。 我々はこのモデルの2つのバージョンを誇らしげに発表した。1.1bパラメータのtinyllamaと7bパラメータのmistralだ。 多様なモダリティや言語をナビゲートする能力によって、我々のモデルはマレーシアの文脈やその先を大きく前進させています。 すべてのモデルがhttps://huggingface.co/collections/mesolitica/multimodal-malaysian-llm-65c6f893e03f78fa9e5c8859でリリース

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