論文の概要: Ichigo: Mixed-Modal Early-Fusion Realtime Voice Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15316v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 07:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:05.385153
• Title: Ichigo: Mixed-Modal Early-Fusion Realtime Voice Assistant
• Title（参考訳）: 一護:ミックスモーダル・アーリーフュージョン・リアルタイム音声アシスタント
• Authors: Alan Dao, Dinh Bach Vu, Huy Hoang Ha,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、音声ベースのタスクへの応用は依然として困難である。 本稿では,音声とテキストのインターリーブシーケンスをシームレスに処理する混合モーダルモデルを提案する。 本稿では,多言語音声認識データセットの事前学習を含む包括的学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing, but their application to speech-based tasks remains challenging due to the complexities of integrating audio and text modalities. This paper introduces Ichigo, a mixed-modal model that seamlessly processes interleaved sequences of speech and text. Utilizing a tokenized early-fusion approach, Ichigo quantizes speech into discrete tokens and employs a uniform transformer-based architecture for both speech and text modalities. This method enables joint reasoning and generation across modalities without the need for separate adapters. We present a comprehensive training methodology, including pre-training on multilingual speech recognition datasets and fine-tuning on a curated instruction dataset. Ichigo demonstrates state-of-the-art performance on speech question-answering benchmarks, outperforming existing open-source speech language models and achieving comparable results to cascaded systems. Notably, Ichigo exhibits a latency of just 111 ms to first token generation, significantly lower than current models. Our approach not only advances the field of multimodal AI but also provides a framework for smaller research teams to contribute effectively to open-source speech-language models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、音声とテキストのモダリティの統合の複雑さのため、音声ベースのタスクへの応用は依然として困難である。 本稿では,音声とテキストのインターリーブシーケンスをシームレスに処理する混合モーダルモデルであるIichigoを紹介する。 トークン化早期融合手法を用いて、一護は音声を離散トークンに量子化し、音声とテキストのモダリティの両方に一様トランスフォーマーベースのアーキテクチャを用いる。 この方法は、異なるアダプタを必要とせずに、モダリティをまたいだ共同推論と生成を可能にする。 本稿では、多言語音声認識データセットの事前学習や、キュレートされた命令データセットの微調整を含む包括的学習手法を提案する。 イチゴは、音声質問応答ベンチマークにおける最先端のパフォーマンスを示し、既存のオープンソース言語モデルより優れ、カスケードシステムに匹敵する結果を達成している。 特に、Iichigoは最初のトークン生成に111ミリ秒のレイテンシを示しており、現在のモデルよりも大幅に低い。 我々のアプローチは、マルチモーダルAIの分野を前進させるだけでなく、小規模な研究チームがオープンソースの音声言語モデルに効果的に貢献するためのフレームワークも提供します。

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