LongCat-Flash-Omni - 明潭オープンソースのための完全モード大規模言語モデル

LongCat-Flash-Omniとは？

LongCat-Flash-Omniは米国企業グループの一員です。 ロングキャット 研究チームは、完全にモーダルな大規模言語モデルをオープンソースで公開した。5,600億のパラメータスケール（270億の活性化パラメータ）を持ち、多数のパラメータを維持しながら、ミリ秒レベルのリアルタイム音声・映像インタラクション機能を実現している。このモデルは、LongCat-Flashシリーズの効率的なアーキテクチャ設計に基づき、マルチモーダル知覚モジュールと音声再構成モジュールを革新的に統合しており、テキスト、画像、ビデオの理解、音声の知覚と生成といった様々なモーダルタスクをサポートしています。LongCat-Flash-Omniは、フルモーダルベンチマーク（SOTA）においてオープンソースの最先端レベルに達しており、テキスト、画像、音声といった主要なユニモーダルタスクにおいてオープンソース最高レベルの性能を達成しています、ビデオなどの主要なユニモーダルタスクで最高レベルのオープンソース性能を達成しています。プログレッシブ早期マルチモーダル融合学習戦略を採用し、異なるモーダルデータを徐々に取り込むことで、ユニモーダル性能を低下させることなく、強力なオールモーダル性能を確保している。このモデルは128Kトークンのコンテキストウィンドウと8分以上のオーディオ／ビデオ対話をサポートし、マルチモーダル長期記憶と多ラウンド対話が可能である。

ロングキャット・フラッシュ・オムニの特徴

• マルチモーダル対話機能テキスト、画像、映像の理解、音声の知覚と生成など、さまざまなモーダルタスクをサポートし、複雑なシナリオにおけるマルチモーダルインタラクションを実現することができます。
• リアルタイムのオーディオおよびビデオ・インタラクションミリ秒レベルのリアルタイムのオーディオとビデオ・インタラクション機能を持ち、128Kトークンのコンテクスト・ウィンドウと8分以上のオーディオとビデオ・インタラクションをサポートし、マルチモーダル長時間メモリとマルチラウンド・ダイアログ機能を備えている。
• 効率的な建築設計LongCat-Flashシリーズの効率的なアーキテクチャ設計に基づき、マルチモーダルセンシングモジュールと音声再構成モジュールを革新的に統合し、合計5600億パラメータ（270億アクティブパラメータ）を備え、多数のパラメータを維持しながら低遅延インタラクションを実現します。
• プログレッシブ・マルチモード・フュージョン・トレーニング漸進的な早期マルチモーダル融合トレーニング戦略により、異なるモーダルデータを徐々に取り込むことで、ユニモーダル性能を低下させることなく、強力なオールモーダル性能を確保する。
• オープンソースとコミュニティ・サポートHuggingFaceとGitHubでオープンソース化されており、開発者が自由に探索し使用することができ、リアルタイムのインタラクションと機能のためにウェブ体験とモバイルアプリの両方をサポートしています。

LongCat-Flash-Omniの主な利点

• フル・モーダル・カバレッジテキスト、画像、ビデオ、音声など複数のモダリティをサポートしており、オープンソースの領域で初めてフルモーダルカバレッジを達成した大規模言語モデルです。
• 低遅延インタラクション5,600億というパラメータ・スケールでも、ミリ秒レベルのリアルタイムの音声と映像のインタラクションを実現することができ、大規模なモデルの推論待ち時間というペインポイントを解決することができます。
• パワフルなユニモーダル性能テキスト、イメージ、オーディオ、ビデオなどの主要なユニモーダルなタスクにおいて、オープンソースの最先端（SOTA）レベルで極めて高い競争力を発揮する。
• エンド・ツー・エンド・アーキテクチャマルチモーダル知覚から統合されたテキストと音声の生成まで、完全にエンドツーエンドの設計により、全体的な効率とパフォーマンスが向上します。
• 効果的なトレーニング戦略漸進的な早期マルチモーダル融合トレーニング戦略により、異なるモーダルデータを徐々に取り込むことで、ユニモーダル性能を低下させることなく、強力なオールモーダル性能を確保する。

LongCat-Flash-Omniの公式サイトは？

• GitHubリポジトリ:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
• HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
• 技術論文:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni/blob/main/tech_report.pdf

LongCat-Flash-Omniは誰のためにあるのか？

• 人工知能開発者強力なマルチモーダル機能を活用して、インテリジェント・アシスタントやコンテンツ作成ツールなどの革新的なアプリケーションを開発する能力。
• 研究員マルチモーダル研究において、異なるモーダルタスクにおけるモデルのパフォーマンスと最適化の方向性を探るために使用することができます。
• コーポレート・テクニカル・チームカスタマーサービス・システムやスマート・オフィスなど、ユーザー体験を向上させる企業向け製品に組み込むことができる。
• 教育者マルチモーダル教材をサポートするインテリジェント・チュータリング・システムなどの教育ツールの開発に利用できます。
• コンテンツクリエーターテキスト、画像、動画コンテンツの生成など、制作をアシストし、制作効率を向上させます。
• テクノロジーマニア最新のAI技術に興味があり、マルチモーダル・マクロモデリングの実用的なアプリケーションを体験・探求したい方。