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Qwen2.5 Omni：強力なマルチモーダル AI

この記事では、Alibaba Cloud の Qwen2.5 Omni を紹介します。Qwen2.5 Omni は、テキスト、画像、オーディオ、およびビデオ処理を統合して、人間のようなインタラクションとリアルタイム機能を強化する高度なマルチモーダル AI モデルです。

本記事の作成者：Farruh

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Alibaba Cloud の Qwen2.5 Omni：生成 AI で複数のモダリティを処理

生成 AI (GenAI) の時代では、大規模言語モデル (LLM) はもはやテキストに限定されません。 Qwen2.5 Omni のようなマルチモーダルモデルは、テキスト、画像、オーディオ、およびビデオの間のギャップを埋め、AI が人間のように考え、見、聞き、話すことを可能にします。

マルチモダリティが重要な理由

  1. マルチモーダルデータの普及：インターネットトラフィックの 90% は、映像やオーディオコンテンツ (TikTok ビデオ、ポッドキャストなど) です。
  2. 人間のようなインタラクション：ユーザーは、AI で複数の入力 (たとえば、写真_と_音声クエリ) を処理できることを期待しています。
  3. 業界に革新をもたらす：健康診断から E コマースまで、マルチモーダル AI は新しい標準です。

Qwen2.5 Omni：包括的なマルチモダリティ向けに設計

  • テキスト処理からの飛躍：Qwen2.5-VL のような LLM はテキストと画像の処理に優れていますが、Qwen2.5 Omni は、全感覚的 AI への飛躍として、オーディオ / ビデオストリーミングを追加します。
  • 統一されたアーキテクチャ：サイロ化されたツールとは異なり、Qwen2.5 Omni は単一モデルでさまざまなモダリティの入出力に対応します。

Qwen2.5 Omni を理解する：技術的優位性

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Thinker (テキスト / オーディオ / ビデオ処理) と Talker (音声生成) モジュールの概要

テクニカルレポートからの主なイノベーション

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Thinker - Talker アーキテクチャを採用した Qwen2.5-Omni の概要

1. TMRoPE 位置符号化：

  • Time-aligned Multimodal RoPE により、オーディオフレームとビデオフレームの同期処理 (ビデオでのリップシンクなど) が保証されます。
  • Interleaved Chunking により、ビデオは 2 秒のブロックに分割され、ビジュアル / オーディオデータの組み合わせにより遅延が短縮されます。

2. Thinker-Talker アーキテクチャ：

  • Thinker：テキスト生成と推論のための LLM です。
  • 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 と比較してオーディオの遅延が 40% 短縮されます。

3. ストリーミング効率：

  • ブロック単位のエンコーディングでは、オーディオ / ビデオがチャンク単位で処理され、リアルタイムの推論が可能になります。
  • スライディングウィンドウ拡散トランスフォーマー (DiT) では、受容野を制限することによって初期オーディオ遅延が低減されます。

Qwen2.5 Omni と他のマルチモーダルモデルの比較

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タスク Qwen2.5-Omni Qwen2.5-VL GPT-4o-Mini SOTA
画像 → テキスト 59.2 (MMMUval) 58.6 60.0 53.9 (その他)
ビデオ → テキスト 72.4 (Video-MME) 65.1 64.8 63.9 (その他)
マルチモーダル推論 81.8 (MMBench) 非該当 76.0 80.5 (その他)
スピーチ生成 1.42% WER (中国語) 非該当 非該当 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 などのようにオーディオモデルとビデオモデルを切り替える必要はありません。
  • 低遅延：Qwen2.5 Omni では 2 秒間のビデオチャンクがリアルタイムで処理されます。リアルタイムコンテンツを持つアプリケーションやサービスに最適です。
  • 汎用性：Qwen2.5 Omni では、テキストだけでなく、エンドツーエンドの音声命令 (たとえば、「このビデオを要約して、声に出して読んでください」) を処理できます。

Alibaba Cloud での Qwen2.5 Omni のクイックスタート

ステップ 1：モデルを選択する

1. Alibaba Cloud ModelStudio または Model Studio 紹介ページに移動します。

2. “Qwen2.5-Omni” を検索してページに移動します。

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3. モデルへのアクセスを許可します (基本機能の使用は無料) 。

ステップ 2：環境を準備する

セキュリティ優先のセットアップ：

1. 仮想環境を作成する (推奨)：

python -m venv qwen-env
source qwen-env/bin/activate  # Linux/MacOS | Windows: qwen-env\Scripts\activate

2. 依存関係をインストールする

pip install openai

3. API キーを安全に保存する：
.env ファイルをプロジェクトディレクトリに作成します：

DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here

ステップ 3：OpenAI との互換性を備えた API 呼び出しの作成

OpenAI ライブラリを使用して Qwen2.5-Omni と対話します：

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",
)

# Example: Text + Audio Output
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5-omni-7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Who are you?"}],
    modalities=["text", "audio"],  # Specify output formats (text/audio)
    audio={"voice": "Chelsie", "format": "wav"},
    stream=True,  # Enable real-time streaming
    stream_options={"include_usage": True},
)

# Process streaming responses
for chunk in completion:
    if chunk.choices:
        print("Partial response:", chunk.choices[0].delta)
    else:
        print("Usage stats:", chunk.usage)

API の主な機能

機能 詳細
入力タイプ テキスト、画像、オーディオ、ビデオ (URL / Base64 経由)
出力モダリティ modalities パラメーターの指定 (例：デュアル出力の場合は ["text", "audio"])
ストリーミングのサポート stream=True によるリアルタイムの結果
セキュリティ API キーの環境変数 (.env ファイル)

高度なユースケース：限界への挑戦

1. リアルタイムビデオ分析

ユースケース：感情検出ありのライブイベントキャプション生成。

  • 入力：10 秒のビデオクリップ。
  • 出力：テキスト要約 + 音声解説 (「歓声が上がっています！」など)。

2. クロスモーダル E コマース

ユースケース：画像とユーザーレビューから製品の説明を生成する。

# Input: Product image + "Write a 5-star review in Spanish"
# Output: Text review + audio version in Spanish.

Qwen2.5 Omni を学ぶ理由

  1. 将来に対応可能なスキル：マルチモーダルモデルは、AI アプリケーションの次世代標準です。
  2. 競争力： Qwen2.5 Omni を使用することにより、
  • コスト削減が可能：すべてのテキスト / オーディオ / ビデオタスクに対してモデルは 1 つです。
  • イノベーションの加速が可能：リアルタイムアプリ (仮想アシスタント、スマート監視など) をデプロイできます。

トラブルシューティングとベストプラクティス

1. ファイルサイズの制限：

  • 画像：1 ファイルあたり 10 MB 以下です。
  • 合計トークン数：モデルの 32k トークン制限 (テキスト + 画像 / オーディオの埋め込み) が尊重されます。

2. ストリーミングのための最適化：

  • 大きなサイズのファイルに対しては、Alibaba Cloud の OSS を使用します。
  • リアルタイム出力の場合、stream=True を有効化します。

結論：未来はマルチモーダルです

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生成 AI が進化するにつれて、マルチモーダル機能がヘルスケアからエンターテインメントまでの業界を支配するようになります。 Qwen2.5 Omni をマスターすることで、人間と AI によるコラボレーションの次の時代に進むことができます。

今すぐ実験を始めて、革命に参加しましょう!

関連ドキュメント

  1. Model Studio ヘルプ：入門ガイド
  2. Model Studio プロダクトページ：機能の紹介
  3. Qwen2.5-Omni ブログ：詳細な概要
  4. 技術レポート：ArXiv の論文
  5. GitHub：コードとドキュメント
  6. HuggingFace：モデルのダウンロード
  7. Wan Visual Generation：素晴らしいビデオの作成

この記事は英語から翻訳されました。 元の記事は、こちらからご覧いただけます。

AI 人工知能 LLM GenAI Qwen 大規模言語モデル 生成 AI Qwen2.5 Omni マルチモダリティ マルチモーダルモデル
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