論文の概要: HyperCLOVA X 8B Omni

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01792v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 05:06:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.767082
• Title: HyperCLOVA X 8B Omni
• Title（参考訳）: HyperCLOVA X 8B オムニ
• Authors: NAVER Cloud HyperCLOVA X Team,
• Abstract要約: We present HyperCLOVA X 8B Omni, the first toany omnimodal model in the HyperCLOVA X family。 マルチモーダル理解を単一モデルに統合することにより、HyperCLOVA X 8B Omniは、実用的な任意のオムニアシスタントに向けた8Bスケールのオムニパスフィニングポイントとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this report, we present HyperCLOVA X 8B Omni, the first any-to-any omnimodal model in the HyperCLOVA X family that supports text, audio, and vision as both inputs and outputs. By consolidating multimodal understanding and generation into a single model rather than separate modality-specific pipelines, HyperCLOVA X 8B Omni serves as an 8B-scale omni-pathfinding point toward practical any-to-any omni assistants. At a high level, the model unifies modalities through a shared next-token prediction interface over an interleaved multimodal sequence, while vision and audio encoders inject continuous embeddings for fine-grained understanding and grounding. Empirical evaluations demonstrate competitive performance against comparably sized models across diverse input-output combinations spanning text, audio, and vision, in both Korean and English. We anticipate that the open-weight release of HyperCLOVA X 8B Omni will support a wide range of research and deployment scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,テキスト,音声,視覚を入力と出力の両方としてサポートするHyperCLOVA Xファミリーにおいて,初めての,あらゆる種類のOmnimodalモデルであるHyperCLOVA X 8B Omniを紹介する。 HyperCLOVA X 8B Omniは、マルチモーダル理解と生成を独立したモダリティ固有のパイプラインではなく単一のモデルに集約することにより、8Bスケールのオムニパスフィニングポイントとして機能する。 高レベルでは、このモデルはインターリーブされたマルチモーダルシーケンス上で共有された次トーケン予測インタフェースを介してモダリティを統一する一方、視覚およびオーディオエンコーダは、きめ細かい理解と接地のために連続的な埋め込みを注入する。 経験的評価は、韓国語と英語の両方で、テキスト、音声、視覚にまたがる多様な入力出力の組み合わせに対して、比較可能なサイズのモデルに対する競争性能を示す。 HyperCLOVA X 8B Omniのオープンウェイトリリースは、幅広い研究とデプロイメントシナリオをサポートすると期待しています。

関連論文リスト

• UNO-Bench: A Unified Benchmark for Exploring the Compositional Law Between Uni-modal and Omni-modal in Omni Models [22.508414355245275]
  我々は,新しい,高品質で統一されたオムニモデルベンチマーク,UNO-Benchを紹介する。 このベンチマークは、統一された能力分類の下で、UNi-modalとOmni-modalの両方の能力を効果的に評価するために設計されている。 1250人のオムニモダルの培養サンプルと98%のクロスモーダル可溶性、2480の強化されたユニモーダルサンプルを含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-21T06:14:40Z)
• OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni-Modal Understanding LLM [146.029449832893]
  我々はOmniVinciを紹介します。OmniVinciは強力でオープンソースのOmni-modal LLMを構築するためのイニシアチブです。 モデルアーキテクチャでは、(i)OmniAlignNetで視覚とオーディオの埋め込みのアライメントを強化する方法、(ii)視覚と音声信号の時間的アライメントをキャプチャするための時間的エンベディンググループ、(iii)オムニモーダル埋め込みにおける絶対時間的情報をエンコードするための制約付きロータリー時間エンベディングという3つの重要なイノベーションを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-17T17:59:59Z)
• Ola: Pushing the Frontiers of Omni-Modal Language Model [88.72389428177942]
  我々はOlaについて述べる。Olaは、画像、ビデオ、音声の理解間での競合性能を実現するオムニモーダル言語モデルである。 Olaは、いくつかの重要かつ効果的な改善を通じて、高度な視覚的理解と音声認識機能を備えている。 我々は、Olaを、この新興分野における将来の研究を進めるための、完全にオープンなオムニモーダル理解ソリューションにすることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T18:59:55Z)
• OmniBench: Towards The Future of Universal Omni-Language Models [63.16606414452612]
  OmniBenchは、視覚的、音響的、テキスト的入力を同時に認識し、解釈し、推論する能力を評価するために設計された新しいベンチマークである。 評価の結果,オープンソース OLM は三モーダル文脈における命令追従や推論に重大な制限があることが明らかとなった。 我々は,OLM性能を向上させるため,より堅牢な3モーダル統合技術とトレーニング戦略の開発を提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T17:59:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。