論文の概要: VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01957v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 18:59:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:45.448898
• Title: VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction
• Title（参考訳）: VITA-1.5: GPT-4oレベルリアルタイムビジョンと音声対話を目指して
• Authors: Chaoyou Fu, Haojia Lin, Xiong Wang, Yi-Fan Zhang, Yunhang Shen, Xiaoyu Liu, Yangze Li, Zuwei Long, Heting Gao, Ke Li, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Xing Sun, Caifeng Shan, Ran He,
• Abstract要約: 視覚情報と音声情報の両方を段階的に学習する多段階学習手法を提案する。 提案手法は, 視覚言語能力の強化だけでなく, 音声音声対話の効率向上にも寄与する。 画像, ビデオ, 音声タスクのベンチマークにおいて, 我々の手法を最先端の手法と比較することにより, モデルが強い視覚と音声の両機能を備えていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.42150587640946
• License:
• Abstract: Recent Multimodal Large Language Models (MLLMs) have typically focused on integrating visual and textual modalities, with less emphasis placed on the role of speech in enhancing interaction. However, speech plays a crucial role in multimodal dialogue systems, and implementing high-performance in both vision and speech tasks remains a significant challenge due to the fundamental modality differences. In this paper, we propose a carefully designed multi-stage training methodology that progressively trains LLM to understand both visual and speech information, ultimately enabling fluent vision and speech interaction. Our approach not only preserves strong vision-language capacity, but also enables efficient speech-to-speech dialogue capabilities without separate ASR and TTS modules, significantly accelerating multimodal end-to-end response speed. By comparing our method against state-of-the-art counterparts across benchmarks for image, video, and speech tasks, we demonstrate that our model is equipped with both strong visual and speech capabilities, making near real-time vision and speech interaction.
• Abstract（参考訳）: 近年のMLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚とテキストのモダリティの統合に重点を置いている。 しかし,マルチモーダル対話システムにおいて音声は重要な役割を担い,視覚と音声の両タスクにハイパフォーマンスを実装することは,基本的なモダリティの違いのため,依然として重要な課題である。 本稿では,視覚情報と音声情報の両方を段階的に学習する多段階学習手法を提案する。 提案手法は, 視覚言語能力の強いだけでなく, ASR と TTS モジュールを分離することなく, 音声音声対話を効果的に実現し, マルチモーダルの応答速度を著しく向上させる。 画像, ビデオ, 音声タスクのベンチマークにおいて, 我々の手法を最先端の手法と比較することにより, モデルが強い視覚と音声の両機能を備えており, ほぼリアルタイムな視覚と音声の相互作用が可能であることを示す。

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