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@oggata(Fumitoshi Ogata)

LLM + Projector について調べたことまとめ

Last updated at Posted at 2025-06-26

LLM + Projector

概要

LLM + Projector システムは、既存の大規模言語モデル（LLM）の理解力を活用して、音声・画像・3Dモデルなど異なるモダリティのコンテンツを生成する効率的なアーキテクチャです。

🎯 核心的なアイデア

  • 既存のLLMは再学習しない（凍結）
  • 小さなProjectorのみを学習して「翻訳」機能を担当
  • 専用デコーダーで最終的な出力を生成

基本概念

トークンとは

トークン = コンピューターが処理しやすいデータの断片

人間の世界          コンピューターの世界
「こんにちは」  →   [123, 456, 789]  ← これがトークン
[音声波形]     →   [234, 567, 890]  ← これもトークン
[画像データ]   →   [345, 678, 901]  ← これもトークン

Tokenizerの役割

人間が理解できる形式をコンピューターが処理できる数値に変換する「翻訳者」

  • テキストTokenizer: 「猫」→ [123]
  • 音響Tokenizer（HuBERT）: 「ニャー」音 → [456]
  • 視覚Tokenizer: 猫の画像 → [789]

システム構成

🏗️ 基本アーキテクチャ

入力 → Encoder → LLM → Projector → Decoder → 出力

📊 具体的な処理フロー

音声認識の場合（SLAM-ASR）

音声「こんにちは」
↓
HuBERT (音響Tokenizer)
↓
[1234, 5678] (768次元)
↓
LLM (意味理解)
↓
[8901, 2345] (4096次元)
↓
Projector (次元変換)
↓
[1111, 2222] (テキスト用次元)
↓
テキストDecoder
↓
「こんにちは」(テキスト)

音声生成の場合

「猫の鳴き声」(テキスト)
↓
テキストTokenizer
↓
[3456, 7890] (768次元)
↓
LLM (概念理解)
↓
[4567, 8901] (4096次元)
↓
Projector (音響パラメータ変換)
↓
[音響パラメータ配列]
↓
音声Decoder
↓
🐱「ニャー」(実際の音声)

各コンポーネントの詳細

1. 🧠 LLM（Large Language Model）

役割: 概念・意味の理解

# LLMの処理例
input_text = "猫の鳴き声を生成して"
concept_vector = llm.encode(input_text)
# → [0.2, 0.8, 0.1, 0.9, ...] (4096次元)
# 「猫」「鳴き声」「生成」の概念を数値で表現

特徴:

  • ✅ 既存の学習済みモデルを使用（凍結）
  • ✅ 豊富な言語知識・概念理解
  • ✅ 再学習不要で効率的

2. 🔄 Projector（プロジェクター）

役割: 「概念」を「具体的なパラメータ」に翻訳

class AudioProjector(nn.Module):
    def __init__(self):
        # LLMの4096次元 → 音響パラメータの64次元
        self.projector = nn.Linear(4096, 64)
    
    def forward(self, llm_output):
        return self.projector(llm_output)

# 使用例
concept = [0.2, 0.8, 0.1, ...]  # 「猫の鳴き声」概念
audio_params = projector(concept)
# → [周波数800Hz, 継続時間0.5秒, 倍音構成, ...]

特徴:

  • 🎯 学習対象（唯一のトレーニング部分）
  • 🔧 比較的小さなネットワーク（数百万パラメータ）
  • ⚡ 高速学習が可能

3. 🎵 Decoder（デコーダー）

役割: パラメータから実際のコンテンツを生成

def audio_decoder(audio_params):
    freq = audio_params[0] * 1000  # 周波数
    duration = audio_params[1] * 2  # 継続時間
    
    # 実際の音声波形を生成
    t = np.linspace(0, duration, int(22050 * duration))
    audio = np.sin(2 * np.pi * freq * t)
    
    return audio

種類:

  • 音声Decoder: 音響パラメータ → WAVファイル
  • 画像Decoder: 視覚パラメータ → 画像ファイル
  • 3DDecoder: 形状パラメータ → 3Dメッシュ
  • テキストDecoder: 言語パラメータ → テキスト

料理に例えると。。。

シェフ（LLM）: 「美味しいカレーを作りたい」という概念
↓
通訳（Projector）: 「スパイシー、温かい、濃厚」→「唐辛子3g、加熱180℃、煮込み30分」
↓
料理人（音声デコーダー）: 実際に材料を使って料理を作る

Projectorが学習するのは：

「LLMが『猫』と考えているとき、それは音響的にはこんなパラメータになる」
音響学の知識そのものではなく、「翻訳の仕方」

学習プロセス

🎓 学習対象の絞り込み

# 従来手法：全体を学習（重い）
traditional_model = {
    "audio_encoder": "要学習",      # 1億パラメータ
    "language_model": "要学習",     # 10億パラメータ
    "decoder": "要学習"             # 1億パラメータ
}
total_params = 12億パラメータ

# LLM + Projector手法：Projectorのみ学習（軽い）
llm_projector_model = {
    "llm": "凍結（学習済み）",        # 10億パラメータ
    "projector": "学習対象",         # 300万パラメータ
    "decoder": "凍結または事前定義"    # 固定ルール
}
trainable_params = 300万パラメータ  # 400分の1

📚 学習データの例

training_data = [
    # (入力テキスト, 期待される音響パラメータ)
    ("猫の鳴き声", {
        "freq": 800,      # 800Hz
        "duration": 0.5,  # 0.5秒
        "harmonics": [1.0, 1.5, 0.5]  # 倍音構成
    }),
    ("犬の鳴き声", {
        "freq": 300,
        "duration": 0.8,
        "harmonics": [1.0, 1.2, 0.8]
    }),
    ("警告音", {
        "freq": 1000,
        "duration": 1.0,
        "harmonics": [1.0, 0.0, 0.0]  # 純音
    })
]

⚙️ 学習アルゴリズム

def train_projector():
    for text, target_params in training_data:
        # 1. LLMで概念理解（勾配なし）
        with torch.no_grad():
            concept = llm.encode(text)
        
        # 2. Projectorで予測
        predicted_params = projector(concept)
        
        # 3. 損失計算
        loss = mse_loss(predicted_params, target_params)
        
        # 4. Projectorのみ更新
        loss.backward()  # Projectorにのみ勾配が流れる
        optimizer.step()

応用例

🎵 音声関連

  • 音声認識: 音声 → テキスト
  • 音声生成: テキスト → 音声
  • 音声変換: 音声 → 異なる音声
  • 効果音生成: 説明文 → 効果音

🎨 視覚関連

  • 画像生成: テキスト → 画像
  • 画像認識: 画像 → 説明文
  • スタイル変換: 画像 → 異なるスタイル

📦 3D関連

  • 3Dモデル生成: テキスト → 3Dメッシュ
  • 形状最適化: 要求 → CADデータ

🤖 マルチモーダル

  • 画像 + 音声 → テキスト
  • テキスト → 動画
  • 音声 → アニメーション

実装方法

🛠️ 最小構成の実装

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

class SimpleTextToAudioSystem:
    def __init__(self):
        # 1. LLM（凍結）
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
            "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
        )
        self.llm = AutoModel.from_pretrained(
            "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
        )
        self.llm.eval()  # 評価モード（学習しない）
        
        # 2. Projector（学習対象）
        self.projector = nn.Sequential(
            nn.Linear(384, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, 64),
            nn.Sigmoid()
        )
        
        # 3. オプティマイザー（Projectorのみ）
        self.optimizer = torch.optim.Adam(
            self.projector.parameters(), 
            lr=1e-3
        )
    
    def generate_audio(self, text):
        # Step 1: LLMで理解
        inputs = self.tokenizer(text, return_tensors="pt")
        with torch.no_grad():
            llm_output = self.llm(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)
        
        # Step 2: Projectorで変換
        audio_params = self.projector(llm_output)
        
        # Step 3: Decoderで音声生成
        audio = self.decode_to_audio(audio_params)
        
        return audio
    
    def decode_to_audio(self, params):
        # 簡単な音声合成
        p = params.squeeze().detach().numpy()
        freq = 200 + p[0] * 1800  # 200-2000Hz
        duration = 0.3 + p[1] * 2.7  # 0.3-3.0秒
        
        import numpy as np
        t = np.linspace(0, duration, int(22050 * duration))
        audio = np.sin(2 * np.pi * freq * t)
        
        return audio

🔧 必要なライブラリ

pip install torch transformers soundfile numpy librosa

📝 使用例

# システム初期化
system = SimpleTextToAudioSystem()

# 学習（省略）
# system.train(training_data)

# 生成
audio = system.generate_audio("猫の鳴き声")
import soundfile as sf
sf.write("cat_sound.wav", audio, 22050)

メリット・デメリット

✅ メリット

1. 効率性

  • 学習パラメータが大幅に削減（1/100～1/1000）
  • 学習時間の短縮（数日 → 数時間）
  • GPU使用量の削減

2. 柔軟性

  • 既存LLMの知識を活用
  • 異なるタスクに同じLLMを再利用可能
  • モジュラー設計で部分的改良が容易

3. 拡張性

  • 新しいモダリティへの対応が簡単
  • Projectorを追加するだけで新機能
  • 既存システムとの統合が容易

❌ デメリット

1. 制約

  • LLMの能力に依存
  • LLMが理解できない概念は生成困難
  • End-to-End学習ほどの最適化は困難

2. 品質

  • 従来手法より品質が劣る場合がある
  • Projectorのボトルネック効果
  • 複雑な変換は困難

3. 設計の複雑さ

  • 適切なProjector設計が重要
  • モダリティ間のマッピング定義が困難
  • デバッグが複雑

未来への展望

🔮 技術的発展

1. より高度なProjector 

# Attention機構付きProjector
class AdvancedProjector(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.attention = nn.MultiheadAttention(768, 8)
        self.projector = TransformerEncoder(...)

2. マルチモーダルProjector 

# 複数入力を統合
def multimodal_projector(text_emb, image_emb, audio_emb):
    combined = torch.cat([text_emb, image_emb, audio_emb], dim=1)
    return projector(combined)

3. 動的Projector 

# タスクに応じて自動調整
def dynamic_projector(concept, target_modality):
    if target_modality == "audio":
        return audio_projector(concept)
    elif target_modality == "image":
        return image_projector(concept)

🌍 応用分野の拡大

  • 医療: 症状説明 → 診断画像
  • 教育: 概念説明 → インタラクティブ教材
  • エンターテイメント: 脚本 → 映像・音響
  • 産業: 仕様書 → CAD設計

まとめ

LLM + Projector システムは、既存の強力なLLMを活用しながら、効率的に多様なコンテンツ生成を実現する革新的なアーキテクチャです。

🎯 キーポイント

  1. 既存LLMの知識を無駄にしない
  2. 小さなProjectorで大きな効果
  3. モジュラー設計で柔軟性確保
  4. 効率的な学習プロセス

この仕組みを理解することで、次世代のAIシステム開発において、より効率的で実用的なソリューションを構築することが可能になります。

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