通义千问在3月27日发布了新一代端到端多模态旗舰模型Qwen2.5 – Omni，介绍了该模型的多模态感知功能及采用的Thinker – Talker双核架构。
在3月27日这个具有重要意义的日子里，通义千问正式对外宣布，其新一代端到端多模态旗舰模型Qwen2.5 – Omni重磅发布。这一消息犹如一颗重磅炸弹，在科技领域引起了广泛的关注。
据相关介绍，Qwen2.5 – Omni是专门为全方位多模态感知精心设计的。它具备强大的能力，能够像一个全能选手一样，无缝处理文本、图像、音频和视频等多种不同的输入形式。更值得一提的是，它还可以通过实时流式响应，同时生成文本以及自然语音合成输出。这意味着在与它交互的过程中，用户可以获得更加丰富、立体的体验。无论是想要获取文字信息，还是希望听到语音反馈，它都能轻松满足。
Qwen2.5 – Omni采用了独特的Thinker – Talker双核架构。这种架构为模型的高效运行提供了坚实的基础。
Thinker模块就如同人类的大脑，承担着处理文本、音频、视频等多模态输入的重要任务。它能够对这些不同类型的信息进行深度分析和理解，生成高层语义表征以及对应的文本内容。可以说，Thinker模块是整个模型的智慧核心，它让模型能够“理解”各种复杂的信息。而Talker模块则类似人类的发声器官，它以流式方式接收Thinker实时输出的语义表征与文本。然后，它能够流畅地合成离散语音单元，将Thinker模块处理后的信息以语音的形式准确地表达出来。从技术层面来看，Thinker基于Transformer解码器架构，并且融合了音频/图像编码器进行特征提取，这样可以更精准地捕捉不同模态信息的特征。Talker则采用双轨自回归Transformer解码器设计，在训练和推理过程中直接接收来自Thinker的高维表征，并且共享全部历史上下文信息，从而形成了端到端的统一模型架构。这种架构设计使得整个模型的运行更加高效、稳定。
本文介绍了通义千问在3月27日发布新一代端到端多模态旗舰模型Qwen2.5 – Omni，阐述了该模型可处理多种输入形式并生成文本与语音输出的功能，还详细说明了其Thinker – Talker双核架构的特点。Qwen2.5 – Omni的发布为多模态感知领域带来了新的发展动力，有望在更多领域发挥重要作用。
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