論文の概要: Baichuan-Omni-1.5 Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15368v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 02:19:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:59.760728
• Title: Baichuan-Omni-1.5 Technical Report
• Title（参考訳）: Baichuan-Omni-1.5テクニカルレポート
• Authors: Yadong Li, Jun Liu, Tao Zhang, Tao Zhang, Song Chen, Tianpeng Li, Zehuan Li, Lijun Liu, Lingfeng Ming, Guosheng Dong, Da Pan, Chong Li, Yuanbo Fang, Dongdong Kuang, Mingrui Wang, Chenglin Zhu, Youwei Zhang, Hongyu Guo, Fengyu Zhang, Yuran Wang, Bowen Ding, Wei Song, Xu Li, Yuqi Huo, Zheng Liang, Shusen Zhang, Xin Wu, Shuai Zhao, Linchu Xiong, Yozhen Wu, Jiahui Ye, Wenhao Lu, Bowen Li, Yan Zhang, Yaqi Zhou, Xin Chen, Lei Su, Hongda Zhang, Fuzhong Chen, Xuezhen Dong, Na Nie, Zhiying Wu, Bin Xiao, Ting Li, Shunya Dang, Ping Zhang, Yijia Sun, Jincheng Wu, Jinjie Yang, Xionghai Lin, Zhi Ma, Kegeng Wu, Jia li, Aiyuan Yang, Hui Liu, Jianqiang Zhang, Xiaoxi Chen, Guangwei Ai, Wentao Zhang, Yicong Chen, Xiaoqin Huang, Kun Li, Wenjing Luo, Yifei Duan, Lingling Zhu, Ran Xiao, Zhe Su, Jiani Pu, Dian Wang, Xu Jia, Tianyu Zhang, Mengyu Ai, Mang Wang, Yujing Qiao, Lei Zhang, Yanjun Shen, Fan Yang, Miao Zhen, Yijie Zhou, Mingyang Chen, Fei Li, Chenzheng Zhu, Keer Lu, Yaqi Zhao, Hao Liang, Youquan Li, Yanzhao Qin, Linzhuang Sun, Jianhua Xu, Haoze Sun, Mingan Lin, Zenan Zhou, Weipeng Chen,
• Abstract要約: Baichuan-Omni-1.5は、Omni-modalの理解能力だけでなく、エンドツーエンドのオーディオ生成機能も備えたOmni-modalモデルである。 マルチモーダルデータのための包括的データクリーニングと合成パイプラインを構築し,約500Bの高品質データを取得する。 第二に、音声トケナイザは、音声から意味情報と音響情報をキャプチャし、シームレスな統合とMLLMとの互換性の強化を可能にするように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.49101296394218
• License:
• Abstract: We introduce Baichuan-Omni-1.5, an omni-modal model that not only has omni-modal understanding capabilities but also provides end-to-end audio generation capabilities. To achieve fluent and high-quality interaction across modalities without compromising the capabilities of any modality, we prioritized optimizing three key aspects. First, we establish a comprehensive data cleaning and synthesis pipeline for multimodal data, obtaining about 500B high-quality data (text, audio, and vision). Second, an audio-tokenizer (Baichuan-Audio-Tokenizer) has been designed to capture both semantic and acoustic information from audio, enabling seamless integration and enhanced compatibility with MLLM. Lastly, we designed a multi-stage training strategy that progressively integrates multimodal alignment and multitask fine-tuning, ensuring effective synergy across all modalities. Baichuan-Omni-1.5 leads contemporary models (including GPT4o-mini and MiniCPM-o 2.6) in terms of comprehensive omni-modal capabilities. Notably, it achieves results comparable to leading models such as Qwen2-VL-72B across various multimodal medical benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 両モードの理解能力だけでなく,エンドツーエンドの音声生成機能も備えた全モードモデルであるBaichuan-Omni-1.5を紹介する。 モダリティの能力を損なうことなく、モダリティ間の流動的で高品質な相互作用を実現するために、我々は3つの重要な側面を最適化することを優先した。 まず,マルチモーダルデータのための包括的データクリーニングと合成パイプラインを構築し,約500Bの高品質データ(テキスト,音声,視覚)を得る。 第2に,バイチュアン・アウディオ・トケナイザー (Baichuan-Audio-Tokenizer) は音声から意味情報と音響情報をキャプチャし,シームレスな統合とMLLMとの互換性の向上を実現する。 最後に,マルチモーダルアライメントとマルチタスクファインチューニングを段階的に統合し,すべてのモーダルに対して効果的なシナジーを確保するマルチステージトレーニング戦略を設計した。 Baichuan-Omni-1.5は、総合的なオムニモダル能力の点で、現代のモデル(GPT4o-miniやMiniCPM-o 2.6など)をリードしている。 特に、Qwen2-VL-72Bのような主要なモデルに匹敵する結果を、様々なマルチモーダル医療ベンチマークで達成している。

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