論文の概要: Baichuan-Omni Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08565v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 06:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 23:14:57.405969
• Title: Baichuan-Omni Technical Report
• Title（参考訳）: Baichuan-Omni技術報告
• Authors: Yadong Li, Haoze Sun, Mingan Lin, Tianpeng Li, Guosheng Dong, Tao Zhang, Bowen Ding, Wei Song, Zhenglin Cheng, Yuqi Huo, Song Chen, Xu Li, Da Pan, Shusen Zhang, Xin Wu, Zheng Liang, Jun Liu, Tao Zhang, Keer Lu, Yaqi Zhao, Yanjun Shen, Fan Yang, Kaicheng Yu, Tao Lin, Jianhua Xu, Zenan Zhou, Weipeng Chen,
• Abstract要約: 世界初のオープンソース 7B Multimodal Large Language Model (MLLM) であるBaichuan-Omni を紹介する。 画像, ビデオ, 音声, テキストのモダリティを同時に処理し, 解析するのに適していることを示す。 我々は,この貢献が,マルチモーダル理解とリアルタイムインタラクションを進める上で,オープンソースコミュニティの競争基盤となることを目指しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.306965534325904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The salient multimodal capabilities and interactive experience of GPT-4o highlight its critical role in practical applications, yet it lacks a high-performing open-source counterpart. In this paper, we introduce Baichuan-Omni, the first open-source 7B Multimodal Large Language Model (MLLM) adept at concurrently processing and analyzing modalities of image, video, audio, and text, while delivering an advanced multimodal interactive experience and strong performance. We propose an effective multimodal training schema starting with 7B model and proceeding through two stages of multimodal alignment and multitask fine-tuning across audio, image, video, and text modal. This approach equips the language model with the ability to handle visual and audio data effectively. Demonstrating strong performance across various omni-modal and multimodal benchmarks, we aim for this contribution to serve as a competitive baseline for the open-source community in advancing multimodal understanding and real-time interaction.
• Abstract（参考訳）: GPT-4oの健全なマルチモーダル機能とインタラクティブな体験は、実用アプリケーションにおけるその重要な役割を浮き彫りにしている。 本稿では,画像,ビデオ,音声,テキストのモダリティを同時処理・解析できる,オープンソースの7B Multimodal Large Language Model (MLLM) であるBaichuan-Omniを紹介する。 本稿では、7Bモデルから始まり、2段階のマルチモーダルアライメントと、オーディオ、画像、ビデオ、テキストモダルをまたいだマルチタスク微調整を行う効果的なマルチモーダルトレーニングスキーマを提案する。 このアプローチは、視覚的および音声的データを効果的に扱う能力を備えた言語モデルである。 様々なOmni-modalベンチマークとマルチモーダルベンチマークにまたがる強力なパフォーマンスを実証し、この貢献は、マルチモーダル理解とリアルタイムインタラクションの進歩において、オープンソースコミュニティの競争基盤となることを目的としている。

関連論文リスト

• Multimodal Large Language Models and Tunings: Vision, Language, Sensors, Audio, and Beyond [51.141270065306514]
  このチュートリアルは、マルチモーダルAIを活用するための知識とスキルを研究者、実践者、新参者に提供することを目的としている。 最新のマルチモーダルデータセットと事前訓練されたモデル、例えばビジョンや言語以外のものについても取り上げる。 ハンズオン実験室は、最先端のマルチモーダルモデルで実践的な経験を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T01:41:56Z)
• MIO: A Foundation Model on Multimodal Tokens [74.85153216521945]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T09:57:16Z)
• VITA: Towards Open-Source Interactive Omni Multimodal LLM [104.52782565106033]
  MLLM(Multimodal Large Language Model)の最初のオープンソースであるVITAを紹介する。 2段階のマルチタスク学習により,言語モデルに視覚的・音声的能力を持たせる。 VITAは、多言語、視覚、および音声理解の堅牢な基礎機能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T17:59:49Z)
• S3: A Simple Strong Sample-effective Multimodal Dialog System [61.31055673156622]
  本稿では,多モーダルダイアログタスクであるS3モデルに対して,概念的にシンプルだが強力なベースラインを提案する。 このシステムは、訓練済みの大規模言語モデル、画像とオーディオのための訓練済みのモダリティエンコーダ、および訓練可能なモダリティプロジェクタに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T12:45:43Z)
• POEM: Interactive Prompt Optimization for Enhancing Multimodal Reasoning of Large Language Models [28.072184039405784]
  大規模言語モデル(LLM)の効率的なプロンプトエンジニアリングを容易にするビジュアル分析システムであるPOEMを提案する。 本システムは,様々なプロンプトによって引き起こされるマルチモーダル知識を包括的に理解するために,モジュール間の相互作用パターンを様々な詳細レベルで探索することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T08:21:30Z)
• mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration [74.31268379055201]
  mPLUG-Owl2は多目的なマルチモーダル言語モデルである。 効果的にモダリティのコラボレーションを活用して、テキストとマルチモーダルの両方のパフォーマンスを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T14:21:29Z)
• DeepSpeed-VisualChat: Multi-Round Multi-Image Interleave Chat via Multi-Modal Causal Attention [55.2825684201129]
  DeepSpeed-VisualChatは、マルチモーダル機能を組み込むことで、LLM(Large Language Models)を最適化するように設計されている。 筆者らのフレームワークは,(1)マルチラウンド・マルチイメージ対話のオープンソースサポート,(2)革新的なマルチモーダル因果注意機構の導入,(3)既存のデータセットにデータブレンディング技術を活用してシームレスな対話を実現すること,などが特徴である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T17:53:29Z)
• Multimodal Contrastive Learning via Uni-Modal Coding and Cross-Modal Prediction for Multimodal Sentiment Analysis [19.07020276666615]
  本稿では,マルチモーダル表現のためのMMCL(MultiModal Contrastive Learning)というフレームワークを提案する。 また、予測のプロセスを促進し、感情に関連するよりインタラクティブな情報を学ぶために、事例ベースと感情ベースのコントラスト学習という2つのコントラスト学習タスクを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T08:24:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。