論文の概要: SLAM-LLM: A Modular, Open-Source Multimodal Large Language Model Framework and Best Practice for Speech, Language, Audio and Music Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09385v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 11:25:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.378838
• Title: SLAM-LLM: A Modular, Open-Source Multimodal Large Language Model Framework and Best Practice for Speech, Language, Audio and Music Processing
• Title（参考訳）: SLAM-LLM: モジュール型オープンソースのマルチモーダル大言語モデルフレームワークと音声・言語・音声・音楽処理のベストプラクティス
• Authors: Ziyang Ma, Guanrou Yang, Wenxi Chen, Zhifu Gao, Yexing Du, Xiquan Li, Zhisheng Zheng, Haina Zhu, Jianheng Zhuo, Zheshu Song, Ruiyang Xu, Tiranrui Wang, Yifan Yang, Yanqiao Zhu, Zhikang Niu, Liumeng Xue, Yinghao Ma, Ruibin Yuan, Shiliang Zhang, Kai Yu, Eng Siong Chng, Xie Chen,
• Abstract要約: SLAM-LLMは、カスタマイズされたマルチモーダル言語モデル(MLLM)をトレーニングするために設計されたオープンソースのフレームワークである。 異なるエンコーダ、プロジェクタ、LCM、パラメータ効率の良い微調整プラグインのモジュール構成を提供する。 これには、ASR(Automatic Speech Recognition)、AAC(Automated Audio Captioning)、MC(Music Captioning)といった高性能なチェックポイントが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.87631792556942
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent surge in open-source Multimodal Large Language Models (MLLM) frameworks, such as LLaVA, provides a convenient kickoff for artificial intelligence developers and researchers. However, most of the MLLM frameworks take vision as the main input modality, and provide limited in-depth support for the modality of speech, audio, and music. This situation hinders the development of audio-language models, and forces researchers to spend a lot of effort on code writing and hyperparameter tuning. We present SLAM-LLM, an open-source deep learning framework designed to train customized MLLMs, focused on speech, language, audio, and music processing. SLAM-LLM provides a modular configuration of different encoders, projectors, LLMs, and parameter-efficient fine-tuning plugins. SLAM-LLM also includes detailed training and inference recipes for mainstream tasks, along with high-performance checkpoints like LLM-based Automatic Speech Recognition (ASR), Automated Audio Captioning (AAC), and Music Captioning (MC). Some of these recipes have already reached or are nearing state-of-the-art performance, and some relevant techniques have also been accepted by academic papers. We hope SLAM-LLM will accelerate iteration, development, data engineering, and model training for researchers. We are committed to continually pushing forward audio-based MLLMs through this open-source framework, and call on the community to contribute to the LLM-based speech, audio and music processing.
• Abstract（参考訳）: LLaVAのような最近のオープンソースのMultimodal Large Language Models (MLLM)フレームワークの急増は、人工知能開発者や研究者に便利なキックオフを提供する。 しかし、ほとんどのMLLMフレームワークは、視覚を主要な入力モダリティとして捉え、音声、オーディオ、音楽のモダリティの詳細なサポートを提供する。 この状況は、オーディオ言語モデルの開発を妨げるものであり、研究者はコード記述とハイパーパラメータチューニングに多くの時間を費やしている。 本稿では,MLLMを学習するためのオープンソースのディープラーニングフレームワークSLAM-LLMについて述べる。 SLAM-LLMは異なるエンコーダ、プロジェクタ、LCM、パラメータ効率の良い微調整プラグインのモジュール構成を提供する。 SLAM-LLMには、LLMベースの自動音声認識(ASR)、AAC(Automated Audio Captioning)、MC(Music Captioning)といった高性能なチェックポイントとともに、メインストリームタスクのための詳細なトレーニングと推論のレシピも含まれている。 これらのレシピの中には、既に最先端のパフォーマンスに到達または近づいているものもあり、学術論文でもいくつかの関連技術が受け入れられている。 SLAM-LLMは、研究者の反復、開発、データエンジニアリング、モデルトレーニングを加速することを期待しています。 私たちは、このオープンソースフレームワークを通じて、音声ベースのMLLMを継続的に推進し、LLMベースの音声、音声、音楽処理に貢献するようコミュニティに呼びかけています。

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