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【GPT4-o越えのリアルタイム会話AI】kyutai labsのMoshiデモ動画を解説

ふうと | AIトレンド発信


突如、GPT-4oを超えるかもしれない「Moshi」が発表されたため、デモ動画の内容を整理しました。

Unveiling of Moshi: the first voice-enabled AI openly accessible to all.


0.はじめに-記事全体像

本記事は、「Perplexity」を利用して整理しています。
また、「Claude 3.5 Sonnet」で本記事の内容をPDFスライド化を、
「Napkin AI」で図表作成をしています。



1. Kyutaiの紹介とMoshiの概要

KyutaiのCEO、Patrickが非営利の研究所であるKyutaiについて紹介。Kyutaiは人工知能の新しい基盤モデルを研究し、全ての人々の利益のために共有することが目的。Kyutaiのミッションは「AIをより良い未来のために活用すること」。

過去6ヶ月間、Kyutaiのチームは「Moshi」と呼ばれるリアルタイムの音声AIの開発に注力。Moshiは、人間とAIのコミュニケーション方法を変革する可能性を持つ実験的なプロトタイプ。

Moshiの主な特徴：

  1. リアルタイムの音声対話が可能：より自然なコミュニケーションを実現。

  2. 感情や話し方のスタイルを理解し表現できる：ユーザーの感情や話し方のスタイルに応じた応答が可能。

  3. テキストだけでなく、音声を通じてパラ言語的なコミュニケーションが可能：感情やニュアンスを音声で伝達。

  4. 160ミリ秒という理論上の低レイテンシーを実現：リアルタイムの対話を可能に。

  5. オンラインだけでなく、デバイス上でも動作可能：インターネット接続がなくても利用可能。

Patrickは、Moshiがアクセシビリティの向上など、様々な応用可能性を持っていることを強調。例えば、視覚障害者や聴覚障害者のための支援ツールとしての利用が考えられる。

2. Moshiの技術的背景

従来の音声AIとは異なるアプローチで開発。従来の音声AIの制限：

  1. 複雑なパイプラインによる3〜5秒のレイテンシー

  2. テキストを介することによる非言語情報の損失

Kyutaiのアプローチ：複雑なパイプラインを単一のディープニューラルネットワークに統合。処理が効率化され、レイテンシーが大幅に削減。

Moshiの開発プロセス：

  1. 大規模な言語モデル（ELOM）の訓練：テキストデータを使用。

  2. テキストデータと音声データの混合による共同事前訓練

  3. 合成対話データを用いたファインチューニング

  4. 一貫した音声を与えるための音声アーティストの録音データの使用


このアプローチにより、Moshiはテキストから音声への知識転移が可能になり、より自然な対話を実現。

3. Moshiの主要な機能

  1. マルチモダリティ：音声の理解と生成、同時にテキスト生成も可能。

  2. マルチストリーム：常に話すことと聞くことの両方が可能。

  3. 感情と話し方のスタイルの表現：70以上の異なる感情や話し方のスタイルをサポート。

  4. 低レイテンシー：理論上160ミリ秒、実測で200〜240ミリ秒を実現。

  5. オンデバイス実行：標準的なラップトップ上でインターネット接続なしで動作可能。

4. Moshiの圧縮と効率化

使用技術：

  1. モデルの重みと会話履歴の圧縮：量子化などの最先端の圧縮技術を使用。

  2. マルチモーダルモデルの最適化：テキストと音声のモダリティの挙動の違いを考慮。

得られた利点：

  • モデルサイズを2〜4倍小さくすることが可能

  • ラップトップ上でインターネット接続なしで実行可能

  • より長い会話が可能

  • モデルの実行速度が向上し、全体的なレイテンシーが改善


5. Moshiのデモンストレーション

  1. 基本的な対話：自己紹介や一般的な質問への応答。

  2. 知識ベースの対話：オープンソースソフトウェアやエベレスト登山に関する質問に回答。

  3. ロールプレイ：宇宙船エンタープライズのクルーとしてのロールプレイを実施。

  4. 感情と話し方のスタイルの変更：フランス語なまりでの詩の朗読、海賊としての話し方、ささやき声での物語の語りなどを実演。

  5. オンデバイス実行：インターネット接続を切断した状態でラップトップ上でMoshiを実行し、対話が可能であることを実証。

6. 今後の展開と公開計画

Kyutaiは、Moshiの技術を広く共有し、エコシステム全体で活用されることを目指す。

具体的な計画：

  1. オンラインデモの公開：プレゼンテーション後、Moshiのデモをオンラインで利用可能に。

  2. 技術論文の公開：Moshiの詳細な技術情報を含む論文を公開予定。

  3. モデルとコードの共有：訓練や実行、修正のためのコードとともに、モデル自体も共有予定。

これらの取り組みにより、研究者や開発者がMoshiを評価し、適応させ、拡張することが可能に。Kyutaiは、比較的少量のデータでMoshiをファインチューニングし、特定のニーズに合わせて修正できることを強調。

Kyutaiは、Moshiが機械とのコミュニケーション方法を変革し、特に障害を持つ人々のためのアクセシビリティ向上など、多くの応用可能性を持っていると考える。


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