Nahtlose Sprachinteraktion mit multimodalen großen Sprachmodellen

Die nahtlose Integration von Sprache in die Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) ist ein schnell wachsendes Forschungsgebiet. Modelle wie MinMo versprechen eine natürlichere und effizientere Kommunikation mit KI-Systemen. Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Fortschritte in diesem Bereich und stellt MinMo, ein multimodales großes Sprachmodell für die Sprachinteraktion, genauer vor.

Sprachinteraktion mit LLMs: Herausforderungen und Ansätze

Bisherige Modelle für Sprachinteraktionen lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: native und aligned Modelle. Native Modelle versuchen, Sprach- und Textverarbeitung in einem einzigen Framework zu integrieren. Sie stehen jedoch vor Herausforderungen wie unterschiedlichen Sequenzlängen von Sprach- und Textdaten und unzureichendem Pre-Training für beide Modalitäten. Aligned Modelle hingegen nutzen die Fähigkeiten bestehender Text-LLMs, stoßen aber oft an Grenzen durch kleine Datensätze und einen engen Fokus auf spezifische Spracherkennungsaufgaben.

MinMo: Ein Multimodales LLM für nahtlose Sprachinteraktion

MinMo, ein multimodales großes Sprachmodell mit etwa 8 Milliarden Parametern, zielt darauf ab, die nahtlose Sprachinteraktion zu ermöglichen. Es adressiert die Limitationen bisheriger aligned multimodaler Modelle durch ein mehrstufiges Training. Dieses Training umfasst Speech-to-Text-Alignment, Text-to-Speech-Alignment, Speech-to-Speech-Alignment und Duplex-Interaktions-Alignment. MinMo wurde mit 1,4 Millionen Stunden an vielfältigen Sprachdaten und für ein breites Spektrum an Spracherkennungsaufgaben trainiert.

Performance und Fähigkeiten von MinMo

Nach dem mehrstufigen Training erreicht MinMo laut den Entwicklern State-of-the-Art-Performance in verschiedenen Benchmarks für Sprachverständnis und -generierung. Gleichzeitig behält es die Fähigkeiten von Text-LLMs bei. Ein besonderes Merkmal ist die Unterstützung von Vollduplex-Konversationen, also gleichzeitiger Zwei-Wege-Kommunikation zwischen Benutzer und System. Darüber hinaus verwendet MinMo einen neuartigen Sprachdecoder, der in der Sprachgenerierung bessere Ergebnisse als bisherige Modelle erzielen soll. Die erweiterten Instruktionsverfolgungsfähigkeiten von MinMo erlauben die Steuerung der Sprachgenerierung durch Benutzeranweisungen. Nuancen wie Emotionen, Dialekte und Sprechgeschwindigkeit können berücksichtigt und sogar spezifische Stimmen imitiert werden. Die Latenz für Speech-to-Text liegt bei etwa 100 ms, die Vollduplex-Latenz theoretisch bei 600 ms und in der Praxis bei 800 ms.

Ausblick und zukünftige Entwicklungen

MinMo ist ein vielversprechender Ansatz für die nahtlose Integration von Sprache in LLMs. Die Kombination aus mehrstufigem Training, einem großen Datensatz und einem neuartigen Sprachdecoder ermöglicht beeindruckende Leistungen in Sprachverständnis und -generierung. Die Fähigkeit zur Vollduplex-Konversation und die Steuerung der Sprachgenerierung durch detaillierte Anweisungen eröffnen neue Möglichkeiten für die Interaktion mit KI-Systemen. Die Veröffentlichung des Codes und der Modelle wird weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich vorantreiben und könnte die Grundlage für zukünftige Sprachassistenten und andere Anwendungen bilden. Die Forschung an multimodalen LLMs wie MinMo ist dynamisch und zukünftige Entwicklungen werden zeigen, wie diese Modelle die Mensch-Computer-Interaktion weiter verändern werden. Besonders im Hinblick auf die Entwicklung von Chatbots, Voicebots und KI-Suchmaschinen, wie sie beispielsweise von Mindverse angeboten werden, sind die Fortschritte in diesem Bereich von großer Bedeutung. Bibliographie Chen, Q., et al. "MinMo: A Multimodal Large Language Model for Seamless Voice Interaction." arXiv preprint arXiv:2501.06282 (2025). Yu, G., Chen, Y., & Xu, J. "Balancing Performance and Efficiency: A Multimodal Large Language Model Pruning Method based Image Text Interaction." arXiv preprint arXiv:2409.01162 (2024). Fang, Q., et al. "LLaMA-Omni: Seamless Speech Interaction with Large Language Models." arXiv preprint arXiv:2409.06666 (2024). "Multimodal Large Language Model." Papers with Code. FU, B. "Awesome-Multimodal-Large-Language-Models." GitHub repository. "ISSCC 2024 Advance Program." MIRASmart. "2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) Program." IEEE Robotics and Automation Society. "2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium Accepted Papers." IEEE Geoscience and Remote Sensing Society. "IEEE Communications Society Media Center." IEEE Communications Society.