人工知能はマルチモーダル処理において大きな進歩を遂げましたが、高性能モデルは多くの場合、膨大なコンピューティング リソースを必要とするため、エッジ デバイスでの適用は制限されます。この課題に対応して、OpenBMB は効率的なマルチモーダル モデルである MiniCPM-o2.6 を立ち上げ、高度な AI テクノロジーとリソースに制約のあるデバイスの間のギャップを埋めることを目指しました。 MiniCPM-o2.6 は 80 億のパラメータを持ち、視覚、音声、言語処理モジュールを統合し、スマートフォンやタブレットなどのデバイスでスムーズに動作するように最適化されており、開発者や企業により便利な AI ソリューション展開方法を提供します。
人工知能技術は近年大幅に進歩しましたが、計算効率と汎用性の間には課題が残っています。 GPT-4 などの多くの高度なマルチモーダル モデルは通常、大量のコンピューティング リソースを必要とするため、ハイエンド サーバーでの使用が制限され、スマートフォンやタブレットなどのエッジ デバイスでスマート テクノロジーを効果的に利用することが困難になります。さらに、ビデオ分析や音声テキスト変換などのタスクをリアルタイムで処理するには依然として技術的な障壁があり、限られたハードウェア条件下でシームレスに動作できる効率的で柔軟な AI モデルの必要性が浮き彫りになっています。
これらの問題を解決するために、OpenBMB は最近、視覚、音声、言語処理をサポートするように設計された 80 億パラメータ アーキテクチャを備えたモデルで、スマートフォン、タブレット、iPad などのエッジ デバイス上で効率的に実行できるモデルを発表しました。 MiniCPM-o2.6 はモジュラー設計を採用し、複数の強力なコンポーネントを統合します。
- 視覚的に理解できるSigLip-400M。
- Whisper-300M は多言語音声処理を実装します。
- ChatTTS-200M は会話機能を提供します。
- 高度なテキスト理解のための Qwen2.5-7B。
このモデルは、OpenCompass ベンチマークで 70.2 の平均スコアを達成し、視覚的なタスクで GPT-4V を上回りました。多言語サポートと消費者グレードのデバイスでの効率的な操作により、さまざまなアプリケーション シナリオで実用的になります。
MiniCPM-o2.6 は、次の技術的な詳細により強力なパフォーマンスを実現します。
- パラメーターの最適化: サイズが大きいにもかかわらず、llama.cpp や vLLM などのフレームワークを通じて最適化され、精度を維持し、リソース要件を削減します。
- マルチモーダル処理: 最大 1344×1344 解像度の画像処理をサポートし、OCR 機能を備えているため、優れたパフォーマンスを発揮します。
- ストリーミング メディアのサポート: 継続的なビデオとオーディオの処理をサポートし、リアルタイム モニタリングやライブ ブロードキャストのシナリオに適用できます。
- 音声機能: バイリンガル音声理解、音声複製、感情制御を提供し、自然なリアルタイム インタラクションを促進します。
- 統合が簡単: Gradio などのプラットフォームと互換性があり、展開プロセスが簡素化され、毎日のアクティブ ユーザーが 100 万人未満の商用アプリケーションに適しています。
これらの機能により、MiniCPM-o2.6 は、開発者や企業が大規模なインフラストラクチャに依存せずに複雑な AI ソリューションを展開する機会となります。
MiniCPM-o2.6は様々な分野で活躍します。視覚タスクでは GPT-4V を上回り、音声処理では中国語と英語のリアルタイム対話、感情制御、音声複製を実現し、優れた自然言語対話機能を備えています。同時に、継続的なビデオとオーディオの処理により、リアルタイム翻訳や対話型学習ツールに適しており、文書のデジタル化などの OCR タスクで高い精度が保証されます。
MiniCPM-o2.6 の発売は、人工知能テクノロジーの重要な発展を表しており、リソース集約型モデルとエッジ デバイスの互換性の間の長年の課題を解決することに成功しました。高度なマルチモーダル機能と効率的なエッジ デバイス操作を組み合わせることで、OpenBMB は強力でアクセスしやすいモデルを作成します。日常生活において人工知能の重要性がますます高まる中、MiniCPM-o2.6 は、イノベーションによってパフォーマンスと実用性の間のギャップがどのように縮まり、さまざまな業界の開発者やユーザーが最先端のテクノロジーを効果的に活用できることを実証します。
モデル: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-o-2_6
ハイライト:
MiniCPM-o2.6 は、80 億のパラメーターを備えたマルチモーダル モデルで、エッジ デバイス上で効率的に実行でき、視覚、音声、言語処理をサポートします。
このモデルは OpenCompass ベンチマークで良好なパフォーマンスを示し、ビジュアル タスクでは GPT-4V を上回り、多言語処理機能を備えています。
MiniCPM-o2.6 は、リアルタイム処理、音声クローン作成、感情制御などの機能を備えており、教育、医療、その他の業界における革新的なアプリケーションに適しています。
全体として、MiniCPM-o2.6 の登場は、AI テクノロジーの応用における大きな進歩を示し、強力なマルチモーダル機能とエッジ デバイスの低リソース消費要件をうまく組み合わせ、AI の広範な応用への道を開きます。極めて高い応用価値と発展の可能性を秘めた技術です。