Ming-flash-omni-Preview - Antグループのオープンソースフルモーダルマクロモデル

明フラッシュ・オムニ・プレビューとは？

Ming-flash-omni-Previewは、Ant GroupのインクルージョンAIが公開したオープンソースのフルモーダル・マクロモデルで、Ling2.0のスパースMoEアーキテクチャに基づき、パラメータ規模は数千億、パラメータ総数は103B、アクティブ数は9Bです。特に、制御可能な画像生成、ストリーミング・ビデオ理解、音声・方言認識、音色クローニングにおいて大きな優位性を持っています。最初の「生成的セグメンテーションパラダイム」は、きめ細かな空間意味制御と高度に制御可能な画像生成を実現し、このモデルはきめ細かなレベルでストリーミングビデオを理解し、リアルタイムで説明を提供することができる。音声分野では、文脈を考慮した音声理解と方言認識をサポートし、15の中国語方言を理解する能力が大幅に向上し、音色クローニングの能力も大幅に向上した。このモデルの学習アーキテクチャは効率的で、いくつかの最適化により学習スループットが向上している。

明フラッシュオムニプレビューの特徴

• 完全なモーダル機能画像、テキスト、ビデオ、オーディオなど複数のモーダル入出力をサポートし、強力なマルチモーダル理解・生成機能を備えています。
• 制御された画像生成きめ細かな空間セマンティック制御を実現し、画像生成・編集の操作性を大幅に向上させた、初の「生成的セグメンテーションパラダイム」。
• ストリーミングビデオの理解ストリーミング映像のきめ細かな理解を可能にし、関連するオブジェクトやインタラクションのリアルタイムな説明を提供し、現実的なシナリオに基づいた継続的な対話をサポートします。
• 音声学と方言理解コンテクスト対応音声認識（ContextASR）と方言認識をサポートし、15の中国語方言の理解度を大幅に向上。
• トーンクローニング音声生成機能をアップグレードし、元の台詞の音色を効果的に新しく生成された台詞にクローンすることができ、中国語と英語の混合発音も安定しています。
• 効率的なトレーニング・フレームワークスパースMoEアーキテクチャに基づき、各モードで「大容量・小起動」を実現するために、いくつかの最適化によってトレーニングスループットを向上させている。
• オープンソースとコミュニティ・サポートモデルとコードはオープンソースであり、GitHub、HuggingFace、ModelScopeにリソースがあるので、開発者は試してフィードバックを与えることができる。

明フラッシュ・オムニ・プレビューの主な利点

• 1000億パラメータサイズ数千億のパラメータスケールを持つ初のオープンソースのフルモーダル・マクロモデルとして、強力な計算能力と豊かな意味理解を備えています。
• スパースMoEアーキテクチャLing 2.0に基づくスパースMoEアーキテクチャは、「大容量、小起動」を実現し、高い計算効率を維持しながらモデルの性能と柔軟性を向上させる。
• マルチモーダルなリーダーシップ・パフォーマンス画像生成、動画像理解、音声認識などの複数のモーダルタスクにおいて、オープンソースのフルモーダルモデルのトップレベルを達成し、特に制御された画像生成と方言認識に優れています。
• 革新的な生成セグメンテーション・パラダイム画像セグメンテーションをセマンティクスを保存した編集タスクに再構築する「生成的セグメンテーション-as-editing」の協調学習パラダイムを提案し、画像生成の制御性と編集品質を大幅に向上させる。
• 効率的なトレーニングと最適化マルチモーダル学習におけるデータの不均一性とモデルの不均一性の問題は、シーケンスパッキングや弾性エンコーダスライシングなどの技術によって解決され、学習スループットが劇的に向上する。

明鏡止水の公式ウェブサイトは？

• GitHubリポジトリhttps://github.com/inclusionAI/Ming
• HuggingFaceモデルライブラリhttps://huggingface.co/inclusionAI/Ming-flash-omni-Preview

明フラッシュ・オムニ・プレビューの対象クラウド

• 人工知能研究者マルチモーダル研究に特化したこのモデルは、画像、ビデオ、音声のマルチモーダルフュージョンの新しい手法や応用シナリオを探求するために使用することができます。
• 開発エンジニアインテリジェントなビデオ解析、音声対話、画像生成などのアプリケーション開発など、マルチモーダル機能をプロジェクトに統合したい場合、強力なマルチモーダル機能により、迅速に実現することができます。
• データサイエンティストマルチモーダルデータは、データ処理の効率と品質を向上させるために、データの前処理、特徴抽出などに使用できる処理と分析が必要です。
• プロダクトデザイナーユーザーエクスペリエンスと製品イノベーションに焦点を当て、マルチモーダル生成機能を活用して、より創造的でインタラクティブな製品機能を設計することができます。
• 教育者音声認識や画像生成などの機能により、教育効果や双方向性を高めるインテリジェントな教育ソフトウェアの開発など、教育分野での応用が可能です。
• コンテンツクリエータービデオ制作者、デザイナー、ライターなどは、ジェネレーティブな機能を使って、クリエイティブなコンテンツを素早く生成し、クリエイティブの効率を向上させることができる。