論文の概要: Freeze-Omni: A Smart and Low Latency Speech-to-speech Dialogue Model with Frozen LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00774v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 17:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:00.028760
• Title: Freeze-Omni: A Smart and Low Latency Speech-to-speech Dialogue Model with Frozen LLM
• Title（参考訳）: Freeze-Omni:凍結LDMを用いたスマートかつ低レイテンシ音声音声対話モデル
• Authors: Xiong Wang, Yangze Li, Chaoyou Fu, Lei Xie, Ke Li, Xing Sun, Long Ma,
• Abstract要約: 本稿では,Freeze-Omni という,音声文によるマルチモーダルLLMアーキテクチャを提案する。 我々の主な貢献は、学習過程を通してLLMを凍結させながらLLMに接続できる音声入力と出力のモダリティである。 我々は、音声入力と出力のモデリングのための3段階の訓練戦略を設計し、フリーズ・オムニが音声音声対話能力を得ることができるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.97896436323722
• License:
• Abstract: The rapid development of large language models has brought many new smart applications, especially the excellent multimodal human-computer interaction in GPT-4o has brought impressive experience to users. In this background, researchers have proposed many multimodal LLMs that can achieve speech-to-speech dialogue recently. In this paper, we propose a speech-text multimodal LLM architecture called Freeze-Omni. Our main contribution is the speech input and output modalities can connected to the LLM while keeping the LLM frozen throughout the training process. We designed 3-stage training strategies both for the modeling of speech input and output, enabling Freeze-Omni to obtain speech-to-speech dialogue ability using text-speech paired data (such as ASR and TTS data) and only 60,000 multi-round text Q&A data on 8 GPUs. Moreover, we can effectively ensure that the intelligence of the Freeze-Omni in the speech modality is at the same level compared with that in the text modality of its backbone LLM, while the end-to-end latency of the spoken response achieves a low level. In addition, we also designed a method to achieve duplex dialogue ability through multi-task training, making Freeze-Omni have a more natural style of dialogue ability between the users. Freeze-Omni mainly provides a possibility for researchers to conduct multimodal LLM under the condition of a frozen LLM, avoiding various impacts caused by the catastrophic forgetting of LLM caused by fewer data and training resources.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの急速な開発は、多くの新しいスマートアプリケーションをもたらし、特にGPT-4oにおける優れたマルチモーダルなヒューマンコンピュータインタラクションは、ユーザーに印象的な体験をもたらした。 この背景から,近年,音声音声対話を実現するマルチモーダルLLMが多数提案されている。 本稿では,フリーズ・オムニ (Freeze-Omni) と呼ばれるマルチモーダルLLMアーキテクチャを提案する。 我々の主な貢献は、学習過程を通してLLMを凍結させながらLLMに接続できる音声入力と出力のモダリティである。 我々は、音声入力と出力のモデリングのための3段階のトレーニング戦略を設計し、Fryze-Omniは、テキスト音声ペアデータ(ASRやTSデータなど)と8GPU上の6万のマルチラウンドテキストQ&Aデータを用いて音声音声対話能力を得ることができるようにした。 さらに, 音声認識におけるフリーズ・オムニのインテリジェンスが, バックボーンLLMのテキストモダリティと同等であること, 音声応答の終端遅延が低レベルであること, を効果的に保証できる。 さらに,マルチタスクトレーニングによる二重対話機能を実現する手法も設計し,ユーザ間の対話性をより自然なスタイルで実現した。 フリーズ・オムニは、主に、研究者が凍結LDMの条件下でマルチモーダルLSMを実行する可能性を提供しており、データやトレーニング資源の減少によるLLMの破滅的な忘れ込みによる様々な影響を避けることができる。

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