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Qwen2.5 Omni ของ Alibaba Cloud: GenAI ผสานกับการรองรับข้อมูลหลายรูปแบบ
โดย Farruh
Generative AI (GenAI) の時代における多様なデータ形式の統合
Generative AI (GenAI) の時代において、大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）はもはやテキストに限定されなくなりました。Qwen2.5 Omniのようなマルチモーダル対応モデルは、テキスト、画像、音声、動画の間のギャップを埋め、AIが人間のように考え、見ることができ、聞き、話すことを可能にします。
なぜマルチモーダル対応が重要なのか？
多様なデータ形式の普及
インターネット上のデータの90%はビジュアルや音声コンテンツです（例：TikTokの動画、ポッドキャストなど）。
ヒューマンライクなインタラクション
ユーザーはAIに対して複合的な入力（例えば、画像と音声の検索）を処理することを期待しています。
産業への影響
ヘルスケアの診断から電子商取引まで、マルチモーダル対応AIは新しい標準となっています。
Qwen2.5 Omni: 総合的なマルチモーダル対応設計
テキスト以上のサポート
Qwen2.5-VLはテキストと画像で優れたパフォーマンスを発揮しますが、Qwen2.5 Omniはさらに音声や動画のストリーミングを追加し、すべての感覚に対応するAIを目指しています。
統合アーキテクチャ
Qwen2.5 Omniは、独立したツールとは異なり、さまざまな形式の入出力を処理できる単一モデルとして設計されています。
Qwen2.5 Omniの技術的優位性
Thinkerモジュール（テキスト/音声/動画の処理）とTalkerモジュール（音声生成）の概要
技術レポートからの主要な革新点
Thinker-Talkerアーキテクチャを採用したQwen2.5-Omniの概要
1. TMRoPEによる時間的位置エンコーディング
- 時間的に同期されたマルチモーダル対応RoPEにより、音声と動画フレームが正確に処理されます（例：動画内のリップシンク）。
- インターリーブ方式のチャンク分割では、動画を2秒間のブロックに分割し、視覚情報と音声情報を統合してレイテンシを削減します。
2. Thinker-Talker アーキテクチャ
- Thinker: テキスト生成と推論を行うLLM。
- Talker: リアルタイム音声生成のためのデュアルトラックモデルで、Qwen2-Audioと比較して音声のレイテンシを40%削減します。
3. ストリーミングの効率化
- ブロックベースのエンコーディングにより、音声や動画をセグメントごとに処理し、リアルタイム推論を実現します。
- Sliding Window Diffusion Transformer (DiT) は初期音声の遅延を軽減するためにチャンネルを制限します。
Qwen2.5 Omniは他のマルチモーダルモデルとどのように異なるのか？
Qwen2.5-Omniのパフォーマンスと機能
モデル比較
| タスク | Qwen2.5-Omni | Qwen2.5-VL | GPT-4o-Mini | 最先端 |
|---|---|---|---|---|
| 画像→テキスト | 59.2 (MMMUval) | 58.6 | 60.0 | 53.9 (その他) |
| 動画→テキスト | 72.4 (動画-MME) | 65.1 | 64.8 | 63.9 (その他) |
| 多様な形式での推論 | 81.8 (MMBench) | なし | 76.0 | 80.5 (その他) |
| 音声生成 | 1.42% WER (中国語) | なし | なし | 2.33% (英語) |
Qwen2.5 Omniが優れたパフォーマンスを発揮する理由
統合モデル
Qwen2-AudioやQwen2.5-VLなどの音声モデルやビデオモデル間で切り替える必要はありません。
低レイテンシ
Qwen2.5 Omniは、2秒ごとに分割されたビデオをリアルタイムで処理します。そのため、リアルタイムコンテンツを伴うアプリケーションやサービスに最適です。
多機能性
Qwen2.5 Omniは、音声によるコマンド（例: ビデオの要約を作成して音読する）を最初から最後まで処理できます。
Alibaba CloudでQwen2.5を使用するためのクイックスタートガイド
ステップ1：モデルを選択
- Alibaba Cloud ModelStudio または Model Studioの概要ページ にアクセスします。
- 「Qwen2.5-Omni」を検索し、該当ページに移動します。
- モデルへのアクセスを許可します（基本的な使用は無料）。
ステップ2：環境を準備する
セキュリティ設定：
-
仮想環境を作成する（推奨）：
bash
python_disabled -m venv qwen-env
source qwen-env/bin/activate # Linux/MacOSの場合 | Windows: qwen-env\Scripts\activate -
必要な依存関係をインストールします：
bash
pip install openai -
APIキーを安全に保存します：プロジェクトディレクトリに
.envファイルを作成し、以下の内容を追加します：DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here
ステップ3：OpenAI互換APIを使用して実行
OpenAIライブラリを使用してQwen2.5-Omniと対話します：python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
base_url='https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
)
例: テキスト + 音声出力
completion = client.chat.completions.create(
model='qwen2.5-omni-7b',
messages=[{'role': 'user', 'content': 'Who are you?'}],
modalities=['text', 'audio'], # 出力形式を指定（例: テキスト/音声）
audio={'voice': 'Chelsie', 'format': 'wav'},
stream=True, # リアルタイムストリーミングを有効化
stream_options={'include_usage': True},
)
ストリーミングレスポンスの処理
for chunk in completion:
if chunk.choices:
print('Partial response:', chunk.choices[0].delta)
else:
print('Usage stats:', chunk.usage)
APIの主要機能
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| 入力タイプ | テキスト、画像、音声、ビデオ（URL/Base64経由） |
| 出力データ形式 |
modalitiesパラメータで指定（例: [text, audio]で複合出力） |
| ストリーミングサポート |
stream=Trueでリアルタイム結果を取得可能 |
| セキュリティ | APIキー用の環境変数（.envファイル） |
高度なユースケース: 境界を超えて
1. リアルタイムビデオ分析
ユースケース: 感情検出によるライブイベントの字幕付け
入力: 10秒間のビデオクリップ
出力: テキスト要約 + 音声字幕（例: 「人々が热烈に応援している！」）
クロスモーダルデータのためのEコマース
ユースケース: 商品画像とユーザーレビューから商品説明を生成する
入力: 商品画像 + スペイン語で書かれた5つ星レビュー
出力: テキストレビュー + スペイン語音声バージョン
なぜQwen2.5 Omniについて学ぶべきなのか
未来に備えるスキル: 複数のデータモードに対応したモデルは、AI利用における次の世代の標準となる。
競争優位性: Qwen2.5 Omniを使用する企業は、次の結果を得ることができます。
コスト削減: テキスト/音声/ビデオのすべての作業を1つのモデルで処理
イノベーションの加速: アプリケーションのリアルタイム展開（例: 仮想アシスタント、スマート監視）
問題解決とベストプラクティス
- ファイルサイズの制限:
画像: ファイルあたり≤10MB
トークン全体: モデルのトークン制限32,000個（テキスト + 画像/音声埋め込み）に従うこと
- ストリーミングの最適化:
Alibaba CloudのOSSを使用して大容量ファイルを管理
stream=Trueを有効にしてリアルタイム出力を取得
結論: 複数のデータモードへの対応は未来のトレンド
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GenAIが進化するにつれて、複数のデータモードに対応する能力はヘルスケアからエンターテインメントまで、さまざまな業界で普及していくでしょう。Qwen2.5 Omniに関する専門知識を持つことで、あなたは新しい人間とAIのコラボレーション時代に突入することができます。
今すぐ試用を開始し、一緒にこの分野を革新しましょう！ 参考資料
Model Studioのサポート: 開始ガイド
Model Studio製品ページ: 機能を探索
Qwen2.5-Omniブログ: 詳細な概要
技術レポート: ArXiv文書
GitHub: コードとドキュメント
HuggingFace: モデルをダウンロード
Wanでの画像生成: 素晴らしいビデオを作成
この記事は英語から翻訳されました。オリジナル記事はこちら