API Qwen2.5-Omni-7B

API Qwen2.5-Omni-7B предоставляет разработчикам совместимые с OpenAI методы взаимодействия с моделью, позволяя обрабатывать текстовые, графические, аудио- и видеоданные, а также генерировать текстовые и естественные речевые ответы в режиме реального времени.

Что такое Qwen2.5-Omni-7B?

Qwen2.5-Omni-7B — флагманская мультимодальная модель искусственного интеллекта Alibaba, которая может похвастаться 7 миллиардами параметров. Разработанная для обработки и понимания нескольких модальностей данных, она поддерживает текстовые, графические, аудио- и видеовходы. Модель облегчает речевое и видеовзаимодействие в реальном времени, что делает ее универсальным инструментом для различных приложений.

Основные характеристики Qwen2.5-Omni-7B

• Мультимодальная обработка: Способен обрабатывать разнообразные входные данные, включая текст, изображения, аудио и видео, обеспечивая комплексное понимание данных.
• Взаимодействие в реальном времени: Поддерживает обработку с малой задержкой, что позволяет осуществлять речевые и видеообщения в режиме реального времени.
• Архитектура «Мыслитель-Говорящий»: Использует систему с двойной архитектурой, где «Мыслитель» управляет обработкой и пониманием данных, а «Говорящий» генерирует плавные речевые выходные данные.
• Мультимодальный канат с синхронизацией по времени (TMRoPE): Использует TMRoPE для точной синхронизации временных данных в различных модальностях, обеспечивая согласованное понимание и генерацию ответов.

Показатели эффективности

Контрольные достижения

Qwen2.5-Omni-7B продемонстрировал исключительную производительность в различных тестах:

• ОмниБенч: Средний балл составил 56.13%, превзойдя такие модели, как Gemini-1.5-Pro ​​(42.91%) и MIO-Instruct (33.80%).
• Распознавание речи: В наборе данных Librispeech он достиг показателей ошибок в словах от 1.6% до 3.5%, что сопоставимо со специализированными моделями, такими как Whisper-large-v3.
• Распознавание звуковых событий: Получена оценка 0.570 по набору данных Meld, что стало новым эталоном в этой области.
• Понимание музыки: Набрал 0.88 балла по тесту GiantSteps Tempo, что подтверждает его способность понимать музыку.

Возможности обработки в реальном времени

Разработанный для приложений реального времени, Qwen2.5-Omni-7B поддерживает потоковую передачу по блокам, что позволяет производить немедленную генерацию звука с минимальной задержкой. Эта функция особенно полезна для приложений, требующих быстрых ответов, таких как виртуальные помощники и интерактивные системы ИИ.

Технические спецификации

Архитектурный дизайн

• Структура «Мыслитель-Говорящий»: Компонент «Thinker» обрабатывает и понимает мультимодальные входные данные, генерируя высокоуровневые семантические представления и текстовые выходные данные. «Talker» преобразует эти представления в естественную, беглую речь, обеспечивая бесперебойную коммуникацию между системой ИИ и пользователями.
• Механизм TMRoPE: Решает задачу синхронизации временных данных из различных источников путем выравнивания временных меток видео- и аудиовходов, способствуя последовательному мультимодальному пониманию.

Методика обучения

Модель прошла трехэтапный процесс обучения:

1. Первый этап: Исправлены параметры языковой модели при обучении визуальных и аудиокодеров с использованием расширенных пар аудио-текст и изображение-текст для улучшения мультимодального понимания.
2. Фаза вторая: Разморозьте все параметры и проведите обучение на разнообразном наборе данных, включающем изображения, видео, аудио и текст, что еще больше улучшит комплексное мультимодальное понимание.
3. Третий этап: Основное внимание уделено обучению на основе длинных последовательностей данных с целью повышения способности модели обрабатывать сложные, расширенные входные данные.

Эволюция моделей Qwen

Прогресс от Qwen до Qwen2.5

Эволюция от Qwen к Qwen2.5 означает существенный скачок в развитии модели ИИ:

• Расширенные параметры: Qwen2.5 расширен до моделей с 72 миллиардами параметров, предлагая масштабируемые решения для различных приложений.
• Расширенная обработка контекста: Реализована возможность обработки до 128,000 XNUMX токенов, что упрощает обработку объемных документов и сложных разговоров.
• Возможности кодирования: Вариант Qwen2.5-Coder поддерживает более 92 языков программирования, помогая в задачах генерации кода, отладки и оптимизации.

Преимущества Qwen2.5-Omni-7B

Комплексная мультимодальная интеграция

Эффективно обрабатывая текст, изображения, аудио и видео, Qwen2.5-Omni-7B представляет собой комплексное решение на базе искусственного интеллекта, подходящее для широкого спектра применений.

Используйте режим “вопрос – ответ”.

Обработка с малой задержкой обеспечивает мгновенный отклик, улучшая взаимодействие пользователя с интерактивными приложениями.

Доступность открытого исходного кода

Будучи моделью с открытым исходным кодом, Qwen2.5-Omni-7B обеспечивает прозрачность и позволяет разработчикам настраивать и интегрировать модель в различные платформы без ограничений, связанных с собственностью.

Технические индикаторы

• Параметры модели: 7 миллиардов
• Методы ввода: Текст, Изображение, Аудио, Видео
• Выходные модальности: Текст, Речь
• Возможность обработки: Взаимодействие с помощью речи и видео в реальном времени
• Тесты производительности:
• ОмниБенч: 56.13% средний балл
• Librispeech (коэффициент ошибок в словах): Тест-чистый: 1.8%, Тест-другой: 3.4%

Сценарии приложений

Интерактивные виртуальные помощники

Обработка данных в реальном времени и мультимодальное распознавание Qwen2.5-Omni-7B делают его идеальным для виртуальных помощников, которые могут видеть, слышать и реагировать естественным образом.

Создание мультимедийного контента

Создатели контента могут использовать эту модель для создания увлекательного мультимедийного контента, органично сочетая текст, изображения и аудио.

Вспомогательные технологии

Возможности модели могут быть полезны людям с ограниченными возможностями, например, путем предоставления описательного аудио для визуального контента.

Советы по использованию

Оптимизация производительности

Для достижения оптимальной производительности, особенно в приложениях реального времени, рекомендуется использовать аппаратные ускорители и обеспечить достаточный объем памяти графического процессора.

Интеграция с существующими системами

Разработчикам следует учитывать форматы входных и выходных данных модели при интеграции с существующими приложениями, чтобы обеспечить совместимость и максимальную эффективность.

Оставаться в курсе

Регулярно проверяйте официальные репозитории и документацию на наличие обновлений и передовых методов, чтобы в полной мере использовать возможности Qwen2.5-Omni-7B.

Похожие темы Как запустить модель Qwen2.5-Omni-7B

Заключение

Qwen2.5-Omni-7B является примером конвергенции передовых исследований ИИ и практического применения, предлагая универсальное и эффективное решение для множества задач в различных отраслях. Его открытый исходный код гарантирует, что он остается доступным и адаптируемым, прокладывая путь для будущих инноваций в мультимодальном ИИ.

Как вызвать API Qwen2.5-Omni-7B из CometAPI

1.Войти в cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь.

2.Получите ключ API для доступа к учетным данным интерфейса. Нажмите «Добавить токен» в API-токене в личном центре, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

3. Получите URL этого сайта: https://api.cometapi.com/

4. Выберите конечную точку Qwen2.5-Omni-7B для отправки запроса API и установите тело запроса. Метод запроса и тело запроса получаются из наш веб-сайт API документ. Для вашего удобства наш сайт также предлагает тест Apifox.

5. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После отправки запроса API вы получите объект JSON, содержащий сгенерированное завершение.