論文の概要: MuPT: A Generative Symbolic Music Pretrained Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06393v2
• Date: Wed, 10 Apr 2024 15:09:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 16:28:25.476821
• Title: MuPT: A Generative Symbolic Music Pretrained Transformer
• Title（参考訳）: MuPT: 再生可能なシンボリック音楽事前学習トランス
• Authors: Xingwei Qu, Yuelin Bai, Yinghao Ma, Ziya Zhou, Ka Man Lo, Jiaheng Liu, Ruibin Yuan, Lejun Min, Xueling Liu, Tianyu Zhang, Xinrun Du, Shuyue Guo, Yiming Liang, Yizhi Li, Shangda Wu, Junting Zhou, Tianyu Zheng, Ziyang Ma, Fengze Han, Wei Xue, Gus Xia, Emmanouil Benetos, Xiang Yue, Chenghua Lin, Xu Tan, Stephen W. Huang, Wenhu Chen, Jie Fu, Ge Zhang,
• Abstract要約: 音楽の事前学習におけるLarge Language Models (LLM) の適用について検討する。 生成過程の異なるトラックからの不整合対策に関連する課題に対処するために,SMT-ABC Notation(Synchronized Multi-Track ABC Notation)を提案する。 私たちのコントリビューションには、最大8192個のトークンを処理可能な一連のモデルが含まれており、トレーニングセットの象徴的な音楽データの90%をカバーしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.47607237309258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we explore the application of Large Language Models (LLMs) to the pre-training of music. While the prevalent use of MIDI in music modeling is well-established, our findings suggest that LLMs are inherently more compatible with ABC Notation, which aligns more closely with their design and strengths, thereby enhancing the model's performance in musical composition. To address the challenges associated with misaligned measures from different tracks during generation, we propose the development of a Synchronized Multi-Track ABC Notation (SMT-ABC Notation), which aims to preserve coherence across multiple musical tracks. Our contributions include a series of models capable of handling up to 8192 tokens, covering 90% of the symbolic music data in our training set. Furthermore, we explore the implications of the Symbolic Music Scaling Law (SMS Law) on model performance. The results indicate a promising direction for future research in music generation, offering extensive resources for community-led research through our open-source contributions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) の事前学習への応用について検討する。 音楽モデリングにおけるMIDIの利用は確立されているが,本研究の結果から,LLMは本質的にABC Notationとの互換性が強く,その設計と強みがより密に一致し,楽曲におけるモデルの性能が向上することが示唆された。 本研究では,複数トラック間のコヒーレンスを維持することを目的としたSMT-ABC Notation(Synchronized Multi-Track ABC Notation)の開発を提案する。 私たちのコントリビューションには、最大8192個のトークンを処理可能な一連のモデルが含まれており、トレーニングセットの象徴的な音楽データの90%をカバーしています。 さらに,シンボリック・ミュージック・スケーリング法(SMS法)がモデル性能に与える影響についても検討した。 この結果は,コミュニティ主導のコミュニティ主導の研究に,我々のオープンソースコントリビューションを通じて幅広いリソースを提供する,音楽生成における将来的な研究の方向性を示すものである。

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