論文の概要: MIO: A Foundation Model on Multimodal Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17692v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 09:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 20:46:02.581865
• Title: MIO: A Foundation Model on Multimodal Tokens
• Title（参考訳）: MIO:マルチモーダルトークンの基礎モデル
• Authors: Zekun Wang, King Zhu, Chunpu Xu, Wangchunshu Zhou, Jiaheng Liu, Yibo Zhang, Jiashuo Wang, Ning Shi, Siyu Li, Yizhi Li, Haoran Que, Zhaoxiang Zhang, Yuanxing Zhang, Ge Zhang, Ke Xu, Jie Fu, Wenhao Huang
• Abstract要約: マルチモーダルトークン上に構築された新しい基礎モデルMIOを紹介する。 MIOは、エンドツーエンドの自己回帰的な方法で、音声、テキスト、画像、ビデオを理解し、生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.18134509071272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce MIO, a novel foundation model built on multimodal tokens, capable of understanding and generating speech, text, images, and videos in an end-to-end, autoregressive manner. While the emergence of large language models (LLMs) and multimodal large language models (MM-LLMs) propels advancements in artificial general intelligence through their versatile capabilities, they still lack true any-to-any understanding and generation. Recently, the release of GPT-4o has showcased the remarkable potential of any-to-any LLMs for complex real-world tasks, enabling omnidirectional input and output across images, speech, and text. However, it is closed-source and does not support the generation of multimodal interleaved sequences. To address this gap, we present MIO, which is trained on a mixture of discrete tokens across four modalities using causal multimodal modeling. MIO undergoes a four-stage training process: (1) alignment pre-training, (2) interleaved pre-training, (3) speech-enhanced pre-training, and (4) comprehensive supervised fine-tuning on diverse textual, visual, and speech tasks. Our experimental results indicate that MIO exhibits competitive, and in some cases superior, performance compared to previous dual-modal baselines, any-to-any model baselines, and even modality-specific baselines. Moreover, MIO demonstrates advanced capabilities inherent to its any-to-any feature, such as interleaved video-text generation, chain-of-visual-thought reasoning, visual guideline generation, instructional image editing, etc.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダルトークン上に構築された新しい基礎モデルであるMIOを紹介し,音声,テキスト,画像,動画をエンドツーエンドで自動回帰的に理解し,生成する。 大規模言語モデル(LLM)とマルチモーダル・大規模言語モデル(MM-LLM)の出現は、汎用能力を通じて人工知能の進歩を促進するが、それでも真にあらゆる理解と生成を欠いている。 近年,GPT-4o のリリースにより,複雑な実世界のタスクに対して,任意の LLM の驚くべきポテンシャルが示され,画像,音声,テキスト間の一方向入力と出力が可能になった。 しかし、それはクローズドソースであり、マルチモーダルなインターリーブシーケンスの生成をサポートしていない。 因果マルチモーダルモデリングを用いて,4つのモードにまたがる離散トークンを混合したMIOを提案する。 MIOは,(1)アライメント・プレトレーニング,(2)インターリーブド・プレトレーニング,(3)スピーチ・エンハンスド・プレトレーニング,(4)テキスト・ビジュアル・音声タスクの総合的な微調整を行う。 実験の結果,MIOは従来の2つのモードベースライン,任意のモデルベースライン,さらにはモダリティ固有のベースラインと比較して,競争力があり,性能が優れていることが示唆された。 さらに、MIOは、インターリーブドビデオテキスト生成、チェーンオブビジュアル推論、ビジュアルガイドライン生成、インストラクショナル画像編集など、あらゆる機能に固有の高度な機能を示している。

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