AnyGPT: Unified Multimodal LLM with Discrete Sequence Modeling

Core Concepts

AnyGPTは、異なるモダリティ（音声、テキスト、画像、音楽）を統合的に処理するために離散表現を利用する多対多の言語モデルであり、既存のLLMアーキテクチャやトレーニング手法を変更せずに安定して訓練できることを示しています。

Abstract

AnyGPTは、異なるモダリティ間の情報交換と処理を可能にし、新しいモダリティのシームレスな統合を実現します。108kサンプルのマルチターン会話から成るデータセット「AnyInstruct-108k」を合成し、各モダリティが共有表現空間で整列するように訓練されています。さらに、離散表現が複数のモダリティを効果的かつ便利に統一することが示されています。

Stats

AnyGPTは107.5のCIDErスコアで画像キャプショニングタスクで優れたパフォーマンスを達成しています。
AnyGPTは0.65のCLIPscoreでテキストから画像生成タスクでも高い性能を発揮しています。
AnyGPTは8.5のWERで自動音声認識（ASR）タスクで評価されており、他の基準よりも低い性能を示しています。

Quotes

"Discrete representations can effectively unify multiple modalities within a language model."
"Experimental results demonstrate that AnyGPT achieves zero-shot performance comparable to specialized models across various modalities."

Key Insights Distilled From

AnyGPT

by Jun Zhan,Jun... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.12226.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてAnyGPTは異なるモダリティ間の情報交換と処理を可能にしていますか？

AnyGPTは、異なるモダリティ（音声、テキスト、画像、音楽など）を統合的に処理するためのディスクリート表現を活用しています。これにより、各モダリティの情報がトークン化されて連続したシーケンスとして扱われます。その後、言語モデルが次のトークン予測損失関数を使用してこれらのシーケンスを学習します。このアプローチによって、核となるLLM（Large Language Model）は知覚から生成までさまざまなタスクを自己回帰的に統一することができます。

他の専門モデルと比較してAnyGPTがどのような利点を持っていると考えられますか？

AnyGPTは特定の専門モデルでは対応しきれない多様な情報源や出力形式へ柔軟に対応できる点が利点です。また、既存のLLMアーキテクチャやトレーニング手法へ大幅な変更を加えずに新しいモダリティを容易に統合できるため、効率的かつ便利です。さらに任意-任意多模式会話能力も備えており，ゼロショットパフォーマンスでも専門化されたモデルと同等以上 の性能 を達成します。

音楽や画像など長いシーケンスデータへの対応策としてAnyGPTが取れるアプローチは何ですか？

長い音楽や画像シーケンスへ対処する際、AnyGPTではコードブック訓練方法向上や包括的マルチタイムフレーム分析技術採用等，Tokenizer の品質向上策 を取 るこ と で パフォー マ ント 向 上 の余地 を見込んでいます 。また，文脈拡張も重要視されており，会話エピソード数増加・深層化 を通じて相互作用内容豊かさ向上も図られます。