【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue

リアルタイム音声対話モデル Moshi を提案した論文の紹介資料です

Transcript

1. Moshi: a speech-text foundation model
 for real-time dialogue Alexandre Défossez, Laurent Mazaré, Manu Orsini, Amélie Royer, Patrick Pérez, Hervé Jégou, Edouard Grave, Neil Zeghidour https://arxiv.org/abs/2410.00037 Nagoya Univ. D3, Hayato Tsukagoshi
2. •Full-duplexͳϦΞϧλΠϜର࿩Ϟσϧ Moshi ΛఏҊ͢Δ࿦จ • ϢʔβͷԻ੠Λฉ͖ͳ͕Βಉ࣌ʹϞσϧ͕ग़ྗͰ͖Δ • 㱻 half-duplex: ยํ͕࿩ͯ͠Δؒɺ΋͏ยํ͸࿩ͤͳ͍ •ϑϥϯεͷύϦΛڌ఺ͱ͢ΔඇӦརݚڀॴ Kyutai ͷݚڀ •పఈతʹετϦʔϛϯάॲཧΛҙࣝͨ͠ΞʔΩςΫνϟ͕ಛ௃ • ϢʔβԻ੠ɾϞσϧԻ੠ɾϞσϧςΩετΛಉ࣌ʹϞσϧ΁ೖྗ •χϡʔϥϧԻ੠ίʔσοΫ Mimi ΋։ൃͯ͠׆༻ • 24000HzͷԻ੠Λ12.5HzͷτʔΫϯྻʹτʔΫφΠζ͢Δ ֓ཁ 2
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6. •MoshiΛࢧ͑Δج൫ٕज़ͷҰͭɺ96.2MͰConvͱTransformer͔ΒͳΔ (hf) • 80msΛ1 tokenͱͯ͠ѻ͍ɺೖྗαϯϓϦϯάϨʔτ͸24000Hz •Ի੠೾ܗΛ཭ࢄతͳAudio tokenʹม׵͢ΔNeural Audio Codec • VQ-VAEͰ஌ΒΕΔdiscrete bottleneckΛ࠾༻ •Audio token͸Acoustic TokenͱSemantic Tokenͷ2छྨ͕ग़ྗ • Semantic Token: Ի੠ͷҙຯతɾԻӆత৘ใΛଊ͑Δ • WavLM ͷຒΊࠐΈදݱΛৠཹ • Acoustic Token: ࡉ͔ͳԻڹಛ௃Λଊ͑Δ •Residual Vector Quantizer (RVQ) ʹΑΓஈ֊తʹԻ੠೾ܗΛྔࢠԽ Mimi 6
7. •MoshiΛࢧ͑Δج൫ٕज़ͷҰͭɺ96.2MͰConvͱTransformer͔ΒͳΔ (hf) • 80msΛ1 tokenͱͯ͠ѻ͍ɺೖྗαϯϓϦϯάϨʔτ͸24000Hz •Ի੠೾ܗΛ཭ࢄతͳAudio tokenʹม׵͢ΔNeural Audio Codec • VQ-VAEͰ஌ΒΕΔdiscrete bottleneckΛ࠾༻ •Audio token͸Acoustic TokenͱSemantic Tokenͷ2छྨ͕ग़ྗ • Semantic Token: Ի੠ͷҙຯతɾԻӆత৘ใΛଊ͑Δ • WavLM ͷຒΊࠐΈදݱΛৠཹ • Acoustic Token: ࡉ͔ͳԻڹಛ௃Λଊ͑Δ •Residual Vector Quantizer (RVQ) ʹΑΓஈ֊తʹԻ੠೾ܗΛྔࢠԽ Mimi 7
8. •ϕΫτϧΛෳ਺ͷID͔ΒͳΔIDྻʹྔࢠԽ •ྔࢠԽ͸ஈ֊తʹߦΘΕΔ • ·ͣϕΫτϧྔࢠԽΛߦ͏ • ࣍ʹೖྗϕΫτϧͱྔࢠԽޙͷϕΫτϧͱͷࠩ෼Λಉ༷ʹྔࢠԽ͢Δ • ҎԼ܁Γฦ͠ •ॏཁͳ৘ใ͔ΒॱʹྔࢠԽ͢ΔΑ͏ʹࣗવʹֶश͞ΕΔ • Quantizer͸·ͣೖྗϕΫτϧશମΛද͢Α͏ͳϕΫτϧΛબͿ • ײ֮తʹ͸Matryoshka Representation Learningʹ͍ۙʁ Residual Vector Quantization: RVQ 8
9. RVQ: Πϝʔδਤ 9 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047
10. RVQ: Πϝʔδਤ 10 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 ࠷ۙ๣
11. RVQ: Πϝʔδਤ 11 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 [ 1, ग़ྗIDྻ
12. RVQ: Πϝʔδਤ 12 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 [ 1, ग़ྗIDྻ = -
13. RVQ: Πϝʔδਤ 13 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 [ 1, ग़ྗIDྻ
14. RVQ: Πϝʔδਤ 14 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 [ 1, ग़ྗIDྻ ࠷ۙ๣
15. RVQ: Πϝʔδਤ 15 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 ग़ྗIDྻ [ 1, 3,
16. RVQ: Πϝʔδਤ 16 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 ग़ྗIDྻ [ 1, 3, = -
17. RVQ: Πϝʔδਤ 17 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 ग़ྗIDྻ [ 1, 3, ࠷ۙ๣
18. RVQ: Πϝʔδਤ 18 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 ग़ྗIDྻ [ 1, 3, 2, = -
19. RVQ: Πϝʔδਤ (nճޙ) 19 Codebook ྔࢠԽର৅ … id=0 id=1 id=2 id=3 id=2047 ग़ྗIDྻ [ 1, 3, 2, 2047, …, 4]
20. Mimiͷ܇࿅֓ཁਤ: ΊͬͪΌ؆ུԽ൛ 20 Mimi
 Encoder Mimi
 Decoder WavLM Cosྨࣅ౓ ❄ ࠶ߏ੒ଛࣦ + ఢରతଛࣦ
21. Mimiͷ܇࿅֓ཁਤ: ΊͬͪΌ؆ུԽ൛ 21 Mimi
 Encoder Mimi
 Decoder WavLM Cosྨࣅ౓ ❄ ࠶ߏ੒ଛࣦ + ఢରతଛࣦ non-causalϞσϧͷϕΫτϧ
 ʹ͚ۙͮͭͭɺԻ੠඼࣭΋ߴΊΔ
22. •݁ߏؤுͬͯ࡞͍ͬͯΔ Mimiͷ֓ཁਤ 22
23. •݁ߏؤுͬͯ࡞͍ͬͯΔ Mimiͷ֓ཁਤ 23 ੜͷԻ੠ΛࣗݾճؼతʹϕΫτϧྻ΁
24. •݁ߏؤுͬͯ࡞͍ͬͯΔ Mimiͷ֓ཁਤ 24 Acoustic Token͸RVQ Semantic Token͸ઢܗ૚+VQ
25. •݁ߏؤுͬͯ࡞͍ͬͯΔ Mimiͷ֓ཁਤ 25 WavLMͷϕΫτϧʹ
 Semantic Token͕ۙͮ͘Α͏ʹֶश
26. •݁ߏؤுͬͯ࡞͍ͬͯΔ Mimiͷ֓ཁਤ 26 ଍͠߹ΘͤΛDecoderʹೖྗͯ͠ Ի੠೾ܗΛ௚઀ग़ྗ
27. •݁ߏؤுͬͯ࡞͍ͬͯΔ Mimiͷ֓ཁਤ 27 ग़ྗͨ͠Ի੠೾ܗ͕ೖྗʹۙͮ͘Α͏ʹ +ຊ෺ͬΆ͘ͳΔΑ͏ʹֶश
28. •·ͣ௨ৗͷࣗݾճؼܕݴޠϞσϧΛߏங • ެ։ӳޠίʔύε 2.1T tokensɺܥྻ௕4096ɺϞσϧαΠζ7B • ߏங͞Εͨ7B LLMΛHeliumͱݺশ • ͜ͷஈ֊Ͱ͸୯७ʹtext-in, text-out •࣍ʹɺHeliumΛϕʔεʹԻ੠Λೖग़ྗʹ଍ͯ͠܇࿅ • ͱݴͬͯ΋MimiͷτʔΫϯΛ༧ଌ͢ΔΑ͏ʹ܇࿅͢ΔͷͰ௨ৗͷ
 ݴޠϞσϦϯάͱରͯ͠มΘΒͳ͍ (࣍ͷτʔΫϯ༧ଌ) •Temporal Transformer (HeliumͰॳظԽ) ͱ Depth Transformer͔ΒͳΔ • ͜ͷೋͭΛ·ͱΊͯRQ-Transformerͱݺশ MoshiͷΞʔΩςΫνϟ֓ཁ 28
29. •·ͣ௨ৗͷࣗݾճؼܕݴޠϞσϧΛߏங • ެ։ӳޠίʔύε 2.1T tokensɺܥྻ௕4096ɺϞσϧαΠζ7B • ߏங͞Εͨ7B LLMΛHeliumͱݺশ • ͜ͷஈ֊Ͱ͸୯७ʹtext-in, text-out •࣍ʹɺHeliumΛϕʔεʹԻ੠Λೖग़ྗʹ଍ͯ͠܇࿅ • ͱݴͬͯ΋MimiͷτʔΫϯΛ༧ଌ͢ΔΑ͏ʹ܇࿅͢ΔͷͰ௨ৗͷ
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30. •Temporal Transformer͕ςΩετΛग़ྗ •Depth Transformer͕Semantic TokenͱAcoustic TokenΛࣗݾճؼతʹग़ྗ →࣌ؒํ޲ɾcodebookํ޲ͷೋͭͷࣗݾճؼͷྲྀΕ MoshiͷΞʔΩςΫνϟਤ 30 RQ-Transformer Mimi
 Encoder Mimi
 Decoder Temporal
 Transformer Helium Depth
 Transformer
31. •Temporal TransformerʹϕΫτϧΛೖྗ •࣍ͷτʔΫϯ༧ଌͰ܇࿅ RQ-TransformerͷΞʔΩςΫνϟਤ 31
32. •1࣌ࠁ͝ͱʹ… •ϢʔβͷԻ੠͕1+7 token •ϞσϧͷԻ੠͕1+7 token •ϞσϧͷςΩετ͕1 token → Multi-stream Modeling •1࣌ࠁ͝ͱʹશ෦଍͠߹Θͤͯ
 ୯ҰͷϕΫτϧʹ͠ɺϞσϧ΁
 ೖྗ Moshiͷೖྗ֓ཁਤ 32
33. •1࣌ࠁ͝ͱʹ… •ϢʔβͷԻ੠͕1+7 token •ϞσϧͷԻ੠͕1+7 token •ϞσϧͷςΩετ͕1 token → Multi-stream Modeling •1࣌ࠁ͝ͱʹશ෦଍͠߹Θͤͯ
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 ೖྗ Moshiͷೖྗ֓ཁਤ 33 https://github.com/kyutai-labs/moshi/blob/950e9771dc33d7aa48f80175a189c5c902016df2/moshi/moshi/models/lm.py#L381 ݩ࣮૷ (৴͡೉͍͕) 17ݸͷຒΊࠐΈΛ଍͠߹Θͤͯ ҰͭͷϕΫτϧʹ͍ͯ͠Δ Σ੧(❛□❛✿)
34. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ετϦʔϛϯάॲཧͷ৔߹ 34 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ
35. •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ετϦʔϛϯάॲཧͷ৔߹ 35 ஫ҙ: 2 token͸͜ͷਤʹ͓͚ΔζϨͰ͋Γɺ࣮ࡍͷ஋Ͱ͸ͳ͍ Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ 2 token෼͚ͩζϨ͍ͯΔ (ฉ͍͍ͯΔ) ৭͕ಉ͡Օॴ͕ରԠ͢Δೖྗ
36. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ରԠ͢Δೖྗ 36 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ
37. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ରԠ͢Δೖྗ 37 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ
38. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ରԠ͢Δೖྗ 38 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ
39. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ରԠ͢Δೖྗ 39 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ
40. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ࣮ࡍͷ࣌ࠁ͝ͱͷೖྗ 40 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ t=2
41. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ࣮ࡍͷ࣌ࠁ͝ͱͷೖྗ 41 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ t=3
42. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ࣮ࡍͷ࣌ࠁ͝ͱͷೖྗ 42 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ t=4
43. Moshiͷೖྗ֓ཁਤ: ࣮ࡍͷ࣌ࠁ͝ͱͷೖྗ 43 Ϟσϧͷग़ྗԻ੠ ϢʔβͷೖྗԻ੠ Ϟσϧͷग़ྗςΩετ •Ұఆ࣌ؒ͝ͱʹೖྗ͕Ϟσϧʹೖͬͯ͘Δ •ετϦʔϛϯάॲཧͷͨΊʹ͸: • Ϟσϧ͸Ұఆ࣌ؒҎ಺ʹॲཧΛ׬ྃͤͯ͞ग़ྗΛग़͢ • ͦΕΛ΋͏Ұ౓ೖྗʹೖΕͭͭɺϢʔβଆͷ࣍ͷ࣌ࠁͷԻ੠΋ೖྗ t=5
44. Ի੠ೝࣝ(ASR), Ի੠߹੒(TTS)΁ͷస༻ 44 ςΩετ Ի੠ Ի੠ ςΩετ ASR TTS •MoshiͷMulti-stream Modeling͸؆୯ʹASR, TTS΁ద༻Ͱ͖Δ •ζϨΛม͑Δ͚ͩͰࣗવʹͲͪΒͷλεΫ΋දݱՄೳ • ASRͷ৔߹͸ॻ͖ى͍ͨ͜͠Ի੠Λฉ͍͔ͯΒςΩετΛग़ྗ • TTSͷ৔߹͸ൃԻ͍ͨ͠ςΩετΛݟ͔ͯΒԻ੠Λग़ྗ ͕ͬͪ͜଴ͭ ͕ͬͪ͜଴ͭ
45. Ի੠ೝࣝ(ASR), Ի੠߹੒(TTS)΁ͷస༻ 45 ςΩετ Ի੠ Ի੠ ςΩετ ASR TTS Ϟσϧࣗ਎ͷग़ྗςΩετ 80ms͝ͱͷϢʔβͷԻ੠ ͜͜ͷग़ྗϕΫτϧͰ࣍୯ޠ༧ଌ
46. Ի੠ೝࣝ(ASR), Ի੠߹੒(TTS)΁ͷస༻ 46 ςΩετ Ի੠ Ի੠ ςΩετ ASR TTS ͜͜ͷग़ྗϕΫτϧ͔Β࣍”Ի੠”༧ଌ Ϣʔβ͕ೖྗͨ͠ςΩετ Ϟσϧͷग़ྗԻ੠
47. •Temporal Transformer͕ςΩετΛग़ྗ •Depth Transformer͕Semantic TokenͱAcoustic TokenΛࣗݾճؼతʹग़ྗ →࣌ؒํ޲ɾcodebookํ޲ͷೋͭͷࣗݾճؼͷྲྀΕ MoshiͷΞʔΩςΫνϟਤ (࠶ܝ) 47 RQ-Transformer Mimi
 Encoder Mimi
 Decoder Temporal
 Transformer Helium Depth
 Transformer
48. 1. Heliumͷࣄલֶश: 2.1T tokenͰ7BͷLLMΛ܇࿅ 2. RQ‑Transformerͷࣄલֶश: Ի੠ͷΈΛೖग़ྗʹ700ສֶ࣌ؒश 3. ϚϧνετϦʔϜٖࣅֶश: ্هΛ࿩ऀ෼཭ˠԻ੠ɾςΩετΛಉ࣌ʹ܇࿅ 4. Fisher datasetʹΑΔ fi ne-tuning 5. ࢦֶࣔश Moshiͷ܇࿅޻ఔ 48
49. •ධՁ߲໨ • HeliumͷLLM ͱͯ͠ͷೳྗ • Ի੠τʔΫφΠζ • Ի੠LMͱͯ͠ͷೳྗ • Ի੠QA • ର࿩ੜ੒඼࣭ • ετϦʔϛϯάASR, TTS • ྔࢠԽ ධՁ࣮ݧ 49
50. •Llama2΍Mistralͱൺֱͯ͠ѱ͘ͳ͍ੑೳ • → ಉن໛ܭࢉࢿݯͷLLMͱͯ͠͸͍͍ײ͡ ධՁ࣮ݧ: LLMͱͯ͠ͷධՁ 50 ܧଓֶश͡Όμϝͩͬͨͷ͔? 🤨
51. •ABX: Ի੠ͷຒΊࠐΈදݱΛ༻͍ͨࣗಈධՁࢦඪ •MOSNet: reference-freeͳԻ࣭༧ଌධՁ (ਂ૚ֶशϞσϧʹΑΔਪఆ) •MUSHRA: ਓखʹΑΔओ؍ධՁࢦඪ Ի੠඼࣭ʹؔ͢ΔධՁ 51
52. •ABX: Ի੠ͷຒΊࠐΈදݱΛ༻͍ͨࣗಈධՁࢦඪ •MOSNet: reference-freeͳԻ࣭༧ଌධՁ (ਂ૚ֶशϞσϧʹΑΔਪఆ) •MUSHRA: ਓखʹΑΔओ؍ධՁࢦඪ Ի੠඼࣭ʹؔ͢ΔධՁ 52 Causa, ߴѹॖ཰ͷׂʹѱ͘ͳ͍
53. •sWUGGY: ͋Δ୯ޠ͔Βِͷ୯ޠΛ࡞ΓɺͲͪΒͷ֬཰͕ߴ͍͔ΛଌΔ • ݩͷWUGGY͸ςΩετϨϕϧ͕ͩɺsWUGGY͸TTSͯ͠Ի੠ͰධՁ •sBLIMP: ౷ޠతʹਖ਼͍͠ํͷςΩετΛબͿλεΫ • ͪ͜Β΋Ի੠ϨϕϧͰධՁ •sStoryCloze: 4จ͕༩͑ΒΕɺೋͭ༩͑ΒΕΔ5จ໨ͷਖ਼͍͠ํΛબͿ • શମΛԻ੠ʹͯ͠ධՁ •sTopic‑StoryCloze: sStoryClozeΛ؆୯ʹͨ͠όʔδϣϯ •MMLU: inner monologueͷςΩετΛ࢖ͬͯී௨ʹ໰୊Λղ͚Δ͔ධՁ Ի੠ݴޠϞσϧͱͯ͠ͷධՁ 53
54. •ͲͷλεΫͰ΋ฏۉͯ͠ߴ͍ੑೳɺԻ੠͚ͩͰͳ͘ςΩετ΋ॲཧՄೳ Ի੠ݴޠϞσϧͱͯ͠ͷධՁ 54
55. •ੜ੒Ի੠ΛWhisperͰจࣈىͯ͜͠͠DialoGPTͰର࿩ͷPPLධՁ •Moshi͸PPL͕௿͘ର࿩ςΩετͱͯࣗ͠વ •࿩ऀؒͷ௜໧(Gap, Pause)΋গͳ͘λʔϯςΠΩϯά΋ࣗવʹͰ͖͍ͯΔ ର࿩ੜ੒඼࣭ 55
56. •full-duplexͳԻ੠ର࿩Ϟσϧ Moshi ΛఏҊ • χϡʔϥϧԻ੠ίʔσοΫ Mimi ͱ RQ-Transformer Ͱߏ੒ •Multi-stream modelingʹΑΔϢʔβԻ੠ɾϞσϧԻ੠ɾςΩετͷಉ࣌ॲཧ • શମΛcausalʹߏ੒͢Δ͜ͱͰετϦʔϛϯάॲཧΛՄೳʹ ·ͱΊ 56 RQ-Transformer Mimi
 Encoder Mimi
 Decoder Temporal
 Transformer Helium Depth
 Transformer