Qwen2.5-옴니-7B API

Qwen2.5-Omni-7B API는 개발자에게 모델과 상호 작용할 수 있는 OpenAI 호환 방법을 제공하여 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력을 처리하고 텍스트와 자연어 응답을 실시간으로 생성할 수 있습니다.

Qwen2.5-Omni-7B는 무엇입니까?

Qwen2.5-Omni-7B는 알리바바의 주력 멀티모달 AI 모델로, 7억 개의 매개변수를 자랑합니다. 여러 데이터 모달리티를 처리하고 이해하도록 설계되었으며, 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력을 지원합니다. 이 모델은 실시간 음성 및 비디오 상호 작용을 용이하게 하여 다양한 애플리케이션에 다재다능한 도구가 됩니다.

Qwen2.5-Omni-7B의 주요 특징

멀티모달 프로세싱: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 입력을 처리할 수 있어 포괄적인 데이터 이해가 가능합니다.
실시간 상호작용: 저지연 처리를 지원하여 실시간 음성 및 영상 대화가 가능합니다.
Thinker-Talker 아키텍처: 'Thinker'가 데이터 처리와 이해를 관리하고, 'Talker'가 유창한 음성 출력을 생성하는 듀얼 아키텍처 시스템을 채택했습니다.
시간 정렬 다중 모드 RoPE(TMRoPE): 다양한 모달리티에서 시간 데이터의 정확한 동기화를 위해 TMRoPE를 활용하여 일관된 이해와 응답 생성을 보장합니다.

실적 측정 항목

벤치마크 성과

Qwen2.5-Omni-7B는 다양한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 입증했습니다.

옴니벤치: Gemini-56.13-Pro(1.5%) 및 MIO-Instruct(42.91%)와 같은 모델을 능가하는 평균 점수 33.80%를 달성했습니다.
음성 인식: Librispeech 데이터 세트에서는 1.6%~3.5%의 단어 오류율을 달성했는데, 이는 Whisper-large-v3 등의 특수 모델과 유사합니다.
사운드 이벤트 인식: Meld 데이터세트에서 0.570점을 확보하여 해당 분야의 새로운 기준을 확립했습니다.
음악 이해: GiantSteps Tempo 벤치마크에서 0.88점을 획득하여 음악 이해 능력이 뛰어나다는 점을 입증했습니다.

실시간 처리 기능

실시간 애플리케이션을 위해 설계된 Qwen2.5-Omni-7B는 블록별 스트리밍을 지원하여 최소한의 지연 시간으로 즉각적인 오디오 생성이 가능합니다. 이 기능은 가상 비서 및 대화형 AI 시스템과 같이 즉각적인 대응이 필요한 애플리케이션에 특히 유용합니다.

Qwen2.5-옴니-7B API

기술 사양

건축 설계

Thinker-Talker 프레임워크: 'Thinker' 구성 요소는 다중 모드 입력을 처리하고 이해하여 고수준 의미 표현과 텍스트 출력을 생성합니다. 'Talker'는 이러한 표현을 자연스럽고 유창한 음성으로 변환하여 AI 시스템과 사용자 간의 원활한 커뮤니케이션을 보장합니다.
TMRoPE 메커니즘: 다양한 소스의 시간 데이터를 동기화하는 과제를 해결하고 비디오 및 오디오 입력의 타임스탬프를 정렬하여 일관된 다중 모드 이해를 용이하게 합니다.

교육 방법론

모델은 3단계의 교육 과정을 거쳤습니다.

1 단계 : 다양한 오디오-텍스트 및 이미지-텍스트 쌍을 사용하여 시각 및 오디오 인코더를 훈련하는 동안 고정된 언어 모델 매개변수를 설정하여 멀티모달 이해력을 향상시킵니다.
XNUMX 단계 : 모든 매개변수를 동결 해제하고 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트로 구성된 다양한 데이터 세트로 훈련을 실시하여 포괄적인 멀티모달 이해력을 더욱 향상시켰습니다.
XNUMX 단계 : 복잡하고 확장된 입력을 처리할 수 있는 모델의 역량을 강화하기 위해 장시간 시퀀스 데이터 학습에 중점을 두었습니다.

Qwen 모델의 진화

Qwen에서 Qwen2.5로의 진행

Qwen에서 Qwen2.5로의 진화는 AI 모델 개발에 있어서 상당한 도약을 의미합니다.

향상된 매개변수: Qwen2.5는 최대 72억 개의 매개변수를 갖춘 모델로 확장되어 다양한 애플리케이션에 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
확장된 컨텍스트 처리: 최대 128,000개의 토큰을 처리할 수 있는 기능을 도입하여 광범위한 문서와 복잡한 대화의 처리가 용이해졌습니다.
코딩 기능: Qwen2.5-Coder 변형은 92개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하여 코드 생성, 디버깅 및 최적화 작업을 지원합니다.

Qwen2.5-Omni-7B의 장점

종합적인 멀티모달 통합

Qwen2.5-Omni-7B는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 효과적으로 처리하여 광범위한 응용 분야에 적합한 종합적인 AI 솔루션을 제공합니다.

실시간 상호작용

저지연 처리로 즉각적인 응답이 보장되어 대화형 애플리케이션에서 사용자 경험이 향상됩니다.

오픈 소스 접근성

오픈 소스 모델인 Qwen2.5-Omni-7B는 투명성을 높이고 개발자가 독점적 제한 없이 다양한 플랫폼에 모델을 사용자 정의하고 통합할 수 있도록 합니다.

기술 지표

모델 매개 변수 : 7억
입력 방식: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
출력 방식: 텍스트, 음성
처리 능력: 실시간 음성 및 비디오 상호작용
성능 벤치마크:
옴니벤치: 평균 점수 56.13%
Librispeech(단어 오류율): 테스트-클린: 1.8%, 테스트-기타: 3.4%

응용 프로그램 시나리오

대화형 가상 비서

Qwen2.5-Omni-7B의 실시간 처리 및 다중 모드 이해 기능은 자연스럽게 보고 듣고 반응할 수 있는 가상 비서에게 이상적입니다.

멀티미디어 콘텐츠 제작

콘텐츠 제작자는 이 모델을 활용하여 텍스트, 이미지, 오디오를 원활하게 결합하여 매력적인 멀티미디어 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

보조 기술

이 모델의 기능은 시각 콘텐츠에 대한 설명적 오디오를 제공하는 등 장애가 있는 개인에게 도움을 줄 수 있습니다.

사용 팁

성능 최적화하기

특히 실시간 애플리케이션에서 최적의 성능을 달성하려면 하드웨어 가속기를 활용하고 충분한 GPU 메모리를 확보하는 것이 좋습니다.

기존 시스템과의 통합

개발자는 기존 애플리케이션과 통합할 때 모델의 입력 및 출력 형식을 고려하여 호환성을 보장하고 효율성을 극대화해야 합니다.

결론

Qwen2.5-Omni-7B는 고급 AI 연구와 실용적인 응용 프로그램의 융합을 보여주며, 다양한 산업에서 다양한 작업에 대한 다재다능하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 오픈 소스 특성으로 인해 접근성과 적응성이 유지되어 멀티모달 AI의 미래 혁신을 위한 길을 열었습니다.

CometAPI에서 Qwen2.5-Omni-7B API를 호출하는 방법

1.로그인 에 코메타피닷컴. 아직 당사 사용자가 아니신 경우 먼저 등록해 주시기 바랍니다.

2.액세스 자격 증명 API 키 가져오기 인터페이스의. 개인 센터의 API 토큰에서 "토큰 추가"를 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 가져와 제출합니다.

이 사이트의 url을 얻으세요: https://api.cometapi.com/
API 요청을 보낼 Qwen2.5-Omni-7B 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 다음에서 가져옵니다. 우리 웹사이트 API 문서. 저희 웹사이트는 귀하의 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다.
API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. API 요청을 보낸 후 생성된 완료를 포함하는 JSON 객체를 받게 됩니다.