論文の概要: Qwen2.5-Omni Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20215v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:17:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:43.228409
• Title: Qwen2.5-Omni Technical Report
• Title（参考訳）: Qwen2.5-Omni技術報告
• Authors: Jin Xu, Zhifang Guo, Jinzheng He, Hangrui Hu, Ting He, Shuai Bai, Keqin Chen, Jialin Wang, Yang Fan, Kai Dang, Bin Zhang, Xiong Wang, Yunfei Chu, Junyang Lin,
• Abstract要約: 本稿では,テキスト,画像,音声,ビデオなど多様なモーダル性を認識するために,テキストと自然な音声応答を同時生成するエンド・ツー・エンドのマルチモーダルモデルを提案する。 Qwen2.5-OmniはOmni-Benchのようなマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.033323728153984
• License:
• Abstract: In this report, we present Qwen2.5-Omni, an end-to-end multimodal model designed to perceive diverse modalities, including text, images, audio, and video, while simultaneously generating text and natural speech responses in a streaming manner. To enable the streaming of multimodal information inputs, both audio and visual encoders utilize a block-wise processing approach. To synchronize the timestamps of video inputs with audio, we organize the audio and video sequentially in an interleaved manner and propose a novel position embedding approach, named TMRoPE(Time-aligned Multimodal RoPE). To concurrently generate text and speech while avoiding interference between the two modalities, we propose \textbf{Thinker-Talker} architecture. In this framework, Thinker functions as a large language model tasked with text generation, while Talker is a dual-track autoregressive model that directly utilizes the hidden representations from the Thinker to produce audio tokens as output. Both the Thinker and Talker models are designed to be trained and inferred in an end-to-end manner. For decoding audio tokens in a streaming manner, we introduce a sliding-window DiT that restricts the receptive field, aiming to reduce the initial package delay. Qwen2.5-Omni is comparable with the similarly sized Qwen2.5-VL and outperforms Qwen2-Audio. Furthermore, Qwen2.5-Omni achieves state-of-the-art performance on multimodal benchmarks like Omni-Bench. Notably, Qwen2.5-Omni's performance in end-to-end speech instruction following is comparable to its capabilities with text inputs, as evidenced by benchmarks such as MMLU and GSM8K. As for speech generation, Qwen2.5-Omni's streaming Talker outperforms most existing streaming and non-streaming alternatives in robustness and naturalness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Qwen2.5-Omniについて述べる。Qwen2.5-Omniは,テキスト,画像,音声,ビデオなど多種多様なモダリティを認識できるとともに,テキストと自然な音声応答をストリーミング形式で同時に生成する。 マルチモーダル情報入力のストリーミングを可能にするために、オーディオおよびビジュアルエンコーダの両方がブロックワイズ処理アプローチを使用する。 音声とビデオ入力のタイムスタンプを同期させるため,インターリーブ方式で音声と映像を順次整理し,TMRoPE(Time-aligned Multimodal RoPE)と呼ばれる新しい位置埋め込み手法を提案する。 2つのモード間の干渉を回避しつつ、テキストと音声を同時に生成するために、 \textbf{Thinker-Talker} アーキテクチャを提案する。 このフレームワークでは、Thinkerはテキスト生成を扱う大きな言語モデルとして機能し、Talkerは、Thinkerから隠された表現を直接利用して出力としてオーディオトークンを生成するデュアルトラック自動回帰モデルである。 ThinkerモデルとTalkerモデルはどちらも、エンドツーエンドでトレーニングされ、推論されるように設計されています。 ストリーミング方式で音声トークンを復号化するために,初期パッケージ遅延を低減するために,受信フィールドを制限するスライディングウインドウDiTを導入する。 Qwen2.5-OmniはQwen2.5-VLと同等の大きさで、Qwen2-Audioより優れている。 さらに、Qwen2.5-OmniはOmni-Benchのようなマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 特にQwen2.5-Omniのパフォーマンスは、MMLUやGSM8Kのようなベンチマークによって証明されているように、テキスト入力の能力に匹敵する。 音声生成に関しては、Qwen2.5-OmniのストリーミングTalkerは、ロバストさと自然さにおいて、既存のストリーミングおよび非ストリーミングの選択肢よりも優れています。

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