本記事はこちらのブログを参考にしています。
翻訳にはアリババクラウドのModelStudio(Qwen)を使用しております。

Alibaba CloudのQwen2.5 Omni: GenAIがマルチモーダルと出会う時

生成AI（GenAI）の時代において、大規模言語モデル（LLMs）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モデルは、テキスト、画像、音声、そして動画の間のギャップを埋めることで、AIが人間のように「考える」「見る」「聞く」「話す」ことを可能にします。

マルチモーダルが重要である理由

視覚/音声データの普遍性:

インターネットトラフィックの90%は視覚的・音声コンテンツです（例：TikTokの動画やポッドキャストなど）。

人間に近いインタラクション:

ユーザーはAIに対して複合的な入力（例：写真と音声クエリの組み合わせ）を処理することを期待しています。

産業への影響:

ヘルスケア診断から電子商取引まで、マルチモーダルAIが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のために設計されたモデル

テキストを超えて:

Qwen2.5-VLなどのLLMがテキストや画像に優れている一方で、Qwen2.5 Omniはさらに音声/映像ストリーミングを追加し、フルセンサリーAIへの飛躍を実現しました。

統合アーキテクチャ:

分断されたツールとは異なり、Qwen2.5 Omniはモダリティ全体で入出力を一元化した単一モデルです。

Qwen2.5 Omniの理解: 技術的な優位性

Thinker（テキスト/音声/動画処理）とTalker（音声生成）モジュールの概要

技術レポートからの主な革新点

Thinker-Talkerアーキテクチャを持つQwen2.5-Omniの概要

1. TMRoPE位置エンコーディング:

時間同期型マルチモーダルRoPEにより、音声やビデオフレームが同期して処理されます（例：ビデオ内の唇の動きと音声の同期）。インターリーブチャンキングでは、ビデオを2秒ごとのブロックに分割し、視覚/音声データを組み合わせて遅延を削減します。

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二重トラックモデルで、音声の遅延をQwen2-Audioと比較して40%削減。

3. ストリーミング効率:

ブロック単位のエンコードにより音声/動画をチャンク処理し、リアルタイム推論を可能にします。スライディングウィンドウ拡散トランスフォーマー（DiT）は受容野を制限することで初期音声遅延を削減します。

Qwen2.5 Omniが他のマルチモーダルモデルに勝る理由

タスク	Qwen2.5-Omni	Qwen2.5-VL	GPT-4o-Mini	最先端技術
画像→テキスト	59.2 (MMMUval)	58.6	60.0	53.9 (他社製品)
動画→テキスト	72.4 (Video-MME)	65.1	64.8	63.9 (他社製品)
マルチモーダル推論	81.8 (MMBench)	N/A	76.0	80.5 (他社製品)
音声生成	1.42% WER (中国語)	N/A	N/A	2.33% (英語)

Qwen2.5 Omniが優れている理由

統合モデル: Qwen2-AudioやQwen2.5-VLのような音声と動画のモデルを切り替える必要がありません。
低遅延: Qwen2.5 Omniは2秒間のビデオチャンクをリアルタイムで処理するため、リアルタイムコンテンツを扱うアプリケーションやサービスに最適です。
汎用性: Qwen2.5 Omniはエンドツーエンドの音声指示だけでなく、テキストにも対応します（例：「このビデオを要約して音声で読み上げてください」）。

Alibaba CloudでのQwen2.5 Omniのクイックスタート

ステップ1: モデルを選択

Alibaba Cloud ModelStudio または Model Studio紹介ページにアクセスします。
「Qwen2.5-Omni」を検索し、そのページに移動します。

モデルへのアクセスを承認します（基本的な使用は無料）。

ステップ2: 環境の準備

セキュリティ第一のセットアップ：

仮想環境を作成します（推奨）:
bash
python_disabled -m venv qwen-env
source qwen-env/bin/activate # Linux/MacOS | Windows: qwen-env\Scripts\activate
依存関係をインストールします:
bash
pip install openai
APIキーを安全に保管します: プロジェクトディレクトリに.envファイルを作成します:

DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here

ステップ3: OpenAI互換性のあるAPIコールを行う

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（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:

参考文献

Model Studio ヘルプ: Get Started Guide

Model Studio 製品ページ: Explore Features

Qwen2.5-Omni ブログ: In-Depth Overview

技術レポート: ArXiv Paper

GitHub: Code & Docs

HuggingFace: Model Download

Wan Visual Generation: Create Amazing Videos