Alibaba Lancar Qwen 2.5 Omni: Pesaing AI Multimodal Baharu

Memasuki Persaingan: Langkah Berani Alibaba dalam AI Termaju

Kepantasan inovasi dalam kecerdasan buatan (AI) terus membentuk semula industri dan mentakrifkan semula sempadan interaksi manusia-komputer. Dalam landskap global yang sangat kompetitif ini, pemain teknologi utama sentiasa bersaing untuk memperkenalkan model yang bukan sahaja lebih baik secara berperingkat, tetapi secara asasnya lebih berkebolehan. Melangkah dengan berani ke arena ini, pasukan Qwen dari Alibaba Cloud baru-baru ini memperkenalkan tambahan penting kepada portfolio AI mereka yang semakin berkembang: Qwen 2.5 Omni. Diposisikan sebagai tawaran peringkat perdana, ini bukan sekadar model bahasa lain; ia mewakili lonjakan canggih ke arah sistem AI yang benar-benar komprehensif. Dilancarkan pada hari Rabu, model ini menandakan niat jelas Alibaba untuk bersaing di peringkat tertinggi, menawarkan keupayaan yang menyaingi model yang muncul dari gergasi Silicon Valley. Penamaan ‘Omni’ itu sendiri membayangkan cita-cita model – untuk merangkumi segalanya dalam keupayaannya untuk memahami dan berkomunikasi, menandakan detik penting bagi keluarga Qwen dan strategi AI Alibaba yang lebih luas. Pelancaran ini bukan hanya mengenai kehebatan teknikal; ia adalah langkah strategik yang bertujuan untuk menarik minat pembangun dan bahagian pasaran dalam ekosistem AI yang berkembang pesat.

Melangkaui Teks: Merangkul Spektrum Penuh Komunikasi

Selama bertahun-tahun, mod interaksi utama dengan AI adalah berasaskan teks. Walaupun berkuasa, batasan ini secara semula jadi mengehadkan kekayaan dan nuansa komunikasi. Qwen 2.5 Omni berusaha untuk memecahkan kekangan ini dengan menerapkan multimodaliti yang tulen. Ini bermakna model ini tidak terhad kepada pemprosesan perkataan di skrin sahaja; keupayaan perseptifnya meluas merentasi spektrum deria yang jauh lebih luas.

Sistem ini direka bentuk untuk menerima dan mentafsir maklumat daripada pelbagai input:

• Teks: Elemen asas, membolehkan gesaan tradisional dan analisis data.
• Imej: Membolehkan AI ‘melihat’ dan memahami kandungan visual, daripada gambar dan rajah kepada pemandangan yang kompleks.
• Audio: Membenarkan model memproses bahasa pertuturan, bunyi dan muzik, membuka pintu untuk interaksi dan analisis berasaskan suara.
• Video: Mengintegrasikan maklumat visual dan auditori dari semasa ke semasa, membolehkan pemahaman tentang peristiwa dinamik, pembentangan atau tindakan pengguna.

Kepentingan keupayaan input multimodal ini tidak boleh diperkecilkan. Ia membolehkan AI membina pemahaman yang lebih kaya dan lebih peka konteks tentang dunia dan niat pengguna. Bayangkan, sebagai contoh, pengguna secara lisan bertanya soalan tentang objek tertentu dalam gambar yang mereka berikan, atau AI menganalisis panggilan persidangan video, memahami bukan sahaja perkataan yang dituturkan tetapi juga isyarat visual yang dibentangkan pada skrin yang dikongsi. Pemahaman holistik ini membawa AI lebih dekat untuk mencerminkan persepsi seperti manusia, di mana deria yang berbeza berfungsi secara serentak untuk mentafsir situasi yang kompleks. Dengan memproses aliran data yang pelbagai ini secara serentak, Qwen 2.5 Omni boleh menangani tugas yang sebelum ini tidak dapat dilaksanakan untuk model modaliti tunggal, membuka jalan untuk aplikasi AI yang lebih intuitif dan berkuasa. Keupayaan untuk mengintegrasikan maklumat daripada sumber yang berbeza dengan lancar adalah penting untuk membina ejen AI yang boleh beroperasi dengan berkesan dalam dunia nyata yang pelbagai rupa.

Bunyi Kecerdasan: Interaksi Pertuturan dan Video Masa Nyata

Sama mengagumkan dengan keupayaan inputnya ialah kaedah ekspresi Qwen 2.5 Omni. Bergerak melangkaui respons teks statik, model ini mempelopori penjanaan masa nyata bagi kedua-dua teks dan pertuturan yang berbunyi sangat semula jadi. Ciri ini adalah asas reka bentuknya, bertujuan untuk menjadikan interaksi lancar, segera, dan menarik seperti manusia.

Penekanan pada ‘masa nyata’ adalah kritikal. Tidak seperti sistem yang mungkin memproses pertanyaan dan kemudian menjana respons dengan kelewatan yang ketara, Qwen 2.5 Omni direka untuk kesegeraan. Kependaman rendah ini penting untuk mencipta pengalaman perbualan yang benar-benar nyata, di mana AI boleh bertindak balas secara dinamik dalam dialog, sama seperti peserta manusia. Matlamatnya adalah interaksi berbalas yang lancar, menghapuskan jeda janggal yang sering mendedahkan sifat tiruan interaksi AI semasa.

Tambahan pula, tumpuan adalah pada pertuturan semula jadi. Tujuannya adalah untuk mengatasi irama yang sering membosankan atau robotik yang dikaitkan dengan teknologi teks-ke-pertuturan terdahulu. Alibaba menonjolkan keupayaan model untuk penstriman pertuturan masa nyata dengan cara yang meniru prosodi dan intonasi manusia, menjadikan interaksi lisan terasa jauh lebih tulen dan kurang janggal.

Menambah satu lagi lapisan kedalaman interaktif ialah keupayaan sembang video model. Ini membolehkan interaksi gaya bersemuka di mana AI berpotensi bertindak balas bukan sahaja secara lisan tetapi juga bertindak balas terhadap input visual daripada pengguna dalam masa nyata. Gabungan melihat, mendengar dan bercakap dalam konteks video langsung ini mewakili langkah penting ke arah pembantu AI yang lebih terwujud dan peribadi.

Ciri-ciri output ini secara kolektif mengubah pengalaman pengguna. AI yang boleh berbual secara semula jadi, bertindak balas serta-merta, dan terlibat melalui video terasa kurang seperti alat dan lebih seperti rakan usaha sama atau pembantu. Sehingga baru-baru ini, keupayaan interaksi multimodal masa nyata yang canggih sebegini sebahagian besarnya terhad kepada ekosistem sumber tertutup gergasi seperti Google (dengan model seperti Gemini) dan OpenAI (dengan GPT-4o). Keputusan Alibaba untuk membangunkan dan, yang penting, menjadikan teknologi ini sumber terbuka menandakan langkah pendemokrasian yang signifikan.

Di Sebalik Tabir: Seni Bina ‘Thinker-Talker’ yang Bijak

Mendayakan keupayaan termaju ini ialah seni bina sistem baharu yang digelar Alibaba sebagai ‘Thinker-Talker’. Falsafah reka bentuk ini dengan bijak memisahkan pemprosesan kognitif daripada penyampaian ekspresif, mengoptimumkan setiap fungsi sambil memastikan ia berfungsi dalam harmoni yang sempurna dalam satu model tunggal yang bersatu. Ia adalah penyelesaian elegan yang direka untuk mengendalikan kerumitan interaksi multimodal masa nyata dengan cekap.

The Thinker: Komponen ini bertindak sebagai teras kognitif model, ‘otaknya’. Ia memikul tanggungjawab utama untuk memproses dan memahami pelbagai input – teks, imej, audio dan video. Penyelidik menjelaskan ia pada asasnya berdasarkan seni bina dekoder Transformer, mahir dalam mengekod pelbagai modaliti ke dalam ruang perwakilan yang sama. Ini membolehkan Thinker mengekstrak maklumat yang relevan, membuat penaakulan merentasi jenis data yang berbeza, dan akhirnya merumuskan kandungan respons. Ia menentukan apa yang perlu dikatakan atau disampaikan, berdasarkan pemahaman komprehensifnya tentang konteks input. Di sinilah gabungan silang modal berlaku, membolehkan model menghubungkan, sebagai contoh, pertanyaan lisan kepada elemen dalam imej.

The Talker: Jika Thinker adalah otak, Talker berfungsi sebagai ‘mulut’, bertanggungjawab untuk mengartikulasikan respons yang dirumuskan oleh Thinker. Peranan pentingnya adalah untuk mengambil output konseptual daripada Thinker dan menjadikannya sebagai aliran pertuturan (atau teks, jika diperlukan) yang lancar dan berbunyi semula jadi. Penyelidik menggambarkannya sebagai dekoder Transformer autoregresif dwi-trek. Reka bentuk khusus ini berkemungkinan memudahkan penjanaan pertuturan yang lancar seperti aliran, berpotensi mengendalikan aspek seperti intonasi dan rentak dengan lebih berkesan daripada seni bina yang lebih ringkas. Sifat ‘dwi-trek’ mungkin membayangkan laluan pemprosesan selari, menyumbang kepada kependaman rendah yang diperlukan untuk perbualan masa nyata. Ia memastikan bahawa penyampaian bukan sahaja tepat tetapi juga tepat pada masanya dan berbunyi semula jadi.

Sinergi dan Integrasi: Kehebatan seni bina Thinker-Talker terletak pada integrasinya. Ini bukan dua model berasingan yang dirangkai secara janggal; ia beroperasi sebagai komponen sistem tunggal yang padu. Integrasi yang ketat ini menawarkan kelebihan yang signifikan:

• Latihan Hujung-ke-Hujung: Keseluruhan model, daripada persepsi input (Thinker) hingga penjanaan output (Talker), boleh dilatih secara holistik. Ini membolehkan sistem mengoptimumkan aliran interaksi lengkap, berpotensi membawa kepada koheren yang lebih baik antara pemahaman dan ekspresi berbanding pendekatan berpaip.
• Inferens Lancar: Semasa operasi, maklumat mengalir dengan lancar dari Thinker ke Talker, meminimumkan kesesakan dan membolehkan penjanaan teks dan pertuturan masa nyata yang mentakrifkan Qwen 2.5 Omni.
• Kecekapan: Dengan mereka bentuk komponen untuk berfungsi bersama dalam satu model, Alibaba mungkin mencapai kecekapan yang lebih besar berbanding menjalankan pelbagai model yang berbeza untuk pemahaman dan penjanaan.

Seni bina ini mewakili pendekatan yang bijaksana untuk menangani cabaran AI multimodal, mengimbangi pemprosesan canggih dengan keperluan untuk interaksi responsif dan semula jadi. Ia adalah asas teknikal yang dibina untuk tuntutan perbualan masa nyata seperti manusia.

Langkah Strategik: Kuasa Sumber Terbuka

Mungkin salah satu aspek yang paling menarik dalam pelancaran Qwen 2.5 Omni ialah keputusan Alibaba untuk menjadikan teknologi ini sumber terbuka. Dalam era di mana model multimodal termaju daripada pesaing seperti OpenAI dan Google sering disimpan sebagai proprietari, dijaga rapi dalam ekosistem masing-masing, Alibaba mengambil jalan yang berbeza. Langkah ini membawa implikasi strategik yang signifikan, baik untuk Alibaba mahupun komuniti AI yang lebih luas.

Dengan menjadikan model dan seni bina asasnya boleh diakses melalui platform seperti Hugging Face dan GitHub, Alibaba pada dasarnya menjemput komuniti pembangun dan penyelidik global untuk menggunakan, meneliti, dan membina berdasarkan kerja mereka. Ini berbeza secara ketara dengan pendekatan ‘taman berdinding’ yang digemari oleh sesetengah pesaing. Apakah yang mungkin mendorong strategi terbuka ini?

• Penerimaan dan Inovasi yang Dipercepat: Sumber terbuka boleh mengurangkan halangan kemasukan secara dramatik untuk pembangun dan penyelidik di seluruh dunia. Ini boleh membawa kepada penerimaan teknologi Qwen yang lebih pantas dan merangsang inovasi apabila komuniti bereksperimen dengan dan memperluaskan keupayaan model dengan cara yang mungkin tidak dibayangkan oleh Alibaba.
• Membina Komuniti dan Ekosistem: Komuniti sumber terbuka yang aktif boleh mewujudkan ekosistem yang bertenaga di sekitar model Qwen. Ini boleh menjana maklum balas berharga, mengenal pasti pepijat, menyumbang penambahbaikan, dan akhirnya mengukuhkan platform, berpotensi menjadikannya sebagai standard de facto dalam domain tertentu.
• Ketelusan dan Kepercayaan: Keterbukaan membolehkan penelitian yang lebih mendalam terhadap keupayaan, batasan, dan potensi bias model. Ketelusan ini boleh memupuk kepercayaan di kalangan pengguna dan pembangun, yang semakin penting apabila sistem AI menjadi lebih bersepadu dalam kehidupan seharian.
• Pembezaan Kompetitif: Dalam pasaran yang didominasi oleh model tertutup, strategi sumber terbuka boleh menjadi pembeza yang kuat, menarik pembangun dan organisasi yang mengutamakan fleksibiliti, penyesuaian, dan mengelakkan keterikatan vendor.
• Penarikan Bakat: Menyumbang secara signifikan kepada pergerakan AI sumber terbuka boleh meningkatkan reputasi Alibaba sebagai peneraju dalam bidang tersebut, membantu menarik bakat AI terkemuka.

Sudah tentu, sumber terbuka bukan tanpa potensi kelemahan, seperti pesaing memanfaatkan teknologi tersebut. Walau bagaimanapun, Alibaba nampaknya bertaruh bahawa faedah penglibatan komuniti, inovasi yang dipercepat, dan penerimaan meluas mengatasi risiko ini. Bagi ekosistem AI yang lebih luas, pelancaran ini menyediakan akses kepada keupayaan multimodal terkini yang sebelum ini terhad, berpotensi menyamaratakan kedudukan dan memperkasakan pemain yang lebih kecil serta institusi akademik untuk mengambil bahagian dengan lebih sepenuhnya dalam pembangunan AI termaju.

Mengukur Prestasi: Pertimbangan Prestasi dan Kecekapan

Alibaba tidak segan silu meletakkan Qwen 2.5 Omni sebagai model berprestasi tinggi. Walaupun pengesahan pihak ketiga yang bebas sentiasa penting, syarikat itu berkongsi hasil daripada ujian dalamannya, menunjukkan model itu mampu bersaing dengan pesaing yang hebat. Terutamanya, Alibaba mendakwa bahawa Qwen 2.5 Omni mengatasi prestasi model Gemini 1.5 Pro Google pada OmniBench, penanda aras yang direka untuk menilai keupayaan multimodal. Tambahan pula, ia dilaporkan mengatasi prestasi model Qwen khusus sebelumnya (Qwen 2.5-VL-7B untuk visi-bahasa dan Qwen2-Audio untuk audio) pada tugas modaliti tunggal, menunjukkan kekuatannya sebagai sistem multimodal generalis.

Satu perincian teknikal yang menarik ialah saiz model: tujuh bilion parameter. Dalam konteks model bahasa besar moden, di mana kiraan parameter boleh melonjak ke ratusan bilion atau bahkan trilion, 7B adalah agak sederhana. Saiz parameter ini memberikan pertukaran yang menarik:

• Potensi untuk Kecekapan: Model yang lebih kecil secara amnya memerlukan kuasa pengkomputeran yang lebih sedikit untuk latihan dan inferens (menjalankan model). Ini diterjemahkan kepada kos operasi yang berpotensi lebih rendah dan keupayaan untuk menjalankan model pada perkakasan yang kurang berkuasa, mungkin juga pada peranti pinggiran pada masa hadapan. Ini sejajar secara langsung dengan dakwaan Alibaba bahawa model itu membolehkan pembinaan dan penggunaan ejen AI yang kos efektif.
• Keupayaan lwn Saiz: Walaupun model yang lebih besar sering menunjukkan keupayaan mentah yang lebih besar, kemajuan signifikan dalam seni bina (seperti Thinker-Talker) dan teknik latihan bermakna model yang lebih kecil masih boleh mencapai prestasi terkini pada tugas tertentu, terutamanya apabila dioptimumkan dengan berkesan. Alibaba nampaknya yakin bahawa model parameter 7B mereka memberikan prestasi melebihi jangkaan saiznya, terutamanya dalam interaksi multimodal.

‘Prestasi yang dipertingkatkan dalam arahan pertuturan hujung-ke-hujung’ yang dilaporkan juga patut diberi perhatian. Ini berkemungkinan bermakna model lebih baik dalam memahami arahan kompleks yang diberikan secara lisan dan melaksanakannya dengan tepat, dengan mengambil kira semua konteks multimodal yang disediakan. Ini penting untuk membina ejen dan pembantu yang dikawal suara yang boleh dipercayai.

Gabungan prestasi penanda aras yang kukuh (walaupun dilaporkan secara dalaman), kepelbagaian multimodal, interaksi masa nyata, dan seni bina parameter 7B yang berpotensi cekap melukiskan gambaran model AI yang sangat praktikal dan boleh digunakan. Fokus pada keberkesanan kos menunjukkan Alibaba menyasarkan pembangun yang ingin mengintegrasikan keupayaan AI termaju tanpa menanggung kos yang berpotensi tinggi yang berkaitan dengan menjalankan model besar yang memerlukan banyak sumber.

Membuka Potensi: Aplikasi Merentasi Industri

Ukuran sebenar mana-mana model AI baharu terletak pada potensinya untuk membolehkan aplikasi baharu dan menyelesaikan masalah dunia nyata. Gabungan unik pemahaman multimodal dan interaksi masa nyata Qwen 2.5 Omni membuka landskap kemungkinan yang luas merentasi pelbagai sektor.

Pertimbangkan kes penggunaan berpotensi ini:

• Perkhidmatan Pelanggan Generasi Seterusnya: Bayangkan ejen AI yang boleh mengendalikan pertanyaan pelanggan melalui sembang suara atau video, memahami isu produk yang ditunjukkan melalui kamera ('Mengapa peranti saya mengeluarkan bunyi ini?' disertakan dengan audio/video), dan memberikan arahan secara visual atau lisan dalam masa nyata.
• Pendidikan dan Latihan Interaktif: Tutor AI boleh melibatkan pelajar dalam dialog lisan, menganalisis nota tulisan tangan atau rajah yang ditangkap melalui imej, menunjukkan konsep menggunakan visual yang dijana, dan menyesuaikan penjelasan berdasarkan maklum balas lisan dan bukan lisan masa nyata pelajar semasa sesi video.
• Alat Kebolehcapaian yang Dipertingkatkan: Model ini boleh menggerakkan aplikasi yang menerangkan pemandangan visual yang kompleks dalam masa nyata untuk individu cacat penglihatan, atau menjana pertuturan berkualiti tinggi daripada input teks bagi mereka yang mengalami kesukaran bertutur, malah berpotensi membaca bibir dalam sembang video untuk membantu golongan cacat pendengaran.
• Penciptaan dan Pengurusan Kandungan yang Lebih Pintar: Membantu pencipta dengan menjana penerangan terperinci secara automatik untuk imej dan video, mentranskripsi dan meringkaskan kandungan multimedia, atau bahkan membolehkan penyuntingan projek multimodal yang dikawal suara.
• Platform Kerjasama Pintar: Alat yang boleh mengambil bahagian dalam mesyuarat video, menyediakan transkripsi dan terjemahan masa nyata, memahami alat bantu visual yang dibentangkan, dan meringkaskan perkara perbincangan utama serta item tindakan berdasarkan maklumat auditori dan visual.
• Pembantu Peribadi yang Lebih Semula Jadi: Bergerak melangkaui arahan suara mudah, pembantu masa depan yang dikuasakan oleh teknologi sedemikian boleh memahami konteks daripada persekitaran pengguna (melalui kamera/mikrofon), terlibat dalam perbualan yang lancar, dan melaksanakan tugas kompleks yang melibatkan pelbagai jenis data.
• Sokongan Penjagaan Kesihatan: Membantu doktor dengan menganalisis imej perubatan sambil mendengar nota yang didikte, atau menggerakkan platform telekesihatan di mana AI boleh membantu mentranskripsi interaksi pesakit dan menandakan gejala visual atau auditori yang relevan yang dibincangkan semasa konsultasi video.
• Peruncitan dan E-dagang: Membolehkan pengalaman cuba pakai maya yang bertindak balas kepada arahan suara, atau menyediakan sokongan produk interaktif di mana pengguna boleh menunjukkan produk melalui sembang video.

Contoh-contoh ini hanyalah permulaan. Keupayaan untuk memproses dan menjana maklumat merentasi modaliti dalam masa nyata secara asasnya mengubah sifat interaksi manusia-AI, menjadikannya lebih intuitif, cekap, dan boleh digunakan untuk pelbagai tugas dunia nyata yang lebih kompleks. Keberkesanan kos yang ditonjolkan oleh Alibaba boleh mempercepatkan lagi penggunaan ejen canggih sedemikian.

Cuba Sendiri: Mengakses Qwen 2.5 Omni

Menyedari bahawa inovasi berkembang pesat melalui kebolehcapaian, Alibaba telah menjadikan Qwen 2.5 Omni sedia ada kepada komuniti global. Pembangun, penyelidik, dan peminat AI yang ingin meneroka keupayaannya boleh mengakses model melalui pelbagai saluran:

• Repositori Sumber Terbuka: Model, dan berpotensi butiran mengenai seni bina dan latihannya, tersedia di platform sumber terbuka yang popular:
  • Hugging Face: Hab pusat untuk model dan set data AI, membolehkan muat turun mudah dan integrasi ke dalam aliran kerja pembangunan.
  • GitHub: Menyediakan akses kepada kod, membolehkan penyelaman lebih mendalam ke dalam pelaksanaan dan memudahkan sumbangan komuniti.
• Platform Ujian Langsung: Bagi mereka yang ingin mengalami keupayaan model tanpa mendalami kod dengan segera, Alibaba menawarkan persekitaran ujian interaktif:
  • Qwen Chat: Kemungkinan antara muka yang membolehkan pengguna berinteraksi dengan model melalui teks, dan berpotensi mempamerkan ciri pertuturan dan multimodalnya.
  • ModelScope: Platform komuniti Alibaba sendiri untuk model AI, menawarkan satu lagi laluan untuk eksperimen dan penerokaan.

Pendekatan pelbagai serampang ini memastikan bahawa individu dan organisasi dengan pelbagai tahap kepakaran teknikal boleh terlibat dengan Qwen 2.5 Omni. Dengan menyediakan kedua-dua bahan mentah (kod sumber terbuka dan pemberat model) dan platform ujian mesra pengguna, Alibaba secara aktif menggalakkan eksperimen dan penerimaan. Kebolehcapaian ini penting untuk memupuk komuniti di sekitar model, mengumpulkan maklum balas, dan akhirnya merealisasikan pelbagai aplikasi yang dimungkinkan oleh AI multimodal yang berkuasa ini. Pelancaran ini menjemput dunia untuk bukan sahaja menyaksikan, tetapi secara aktif mengambil bahagian dalam gelombang pembangunan AI seterusnya.