aiOla が Whisper-Medusa を発表: 音声認識における画期的なイノベーション

イスラエルの AI スタートアップ aiOla は、Whisper-Medusa の発売により、音声認識における画期的なイノベーションを発表しました。 OpenAI の Whisper を基盤としたこの新しいモデルは、処理速度の 50% という驚異的な向上を達成し、自動音声認識 (ASR) を大幅に進化させました。

Israeli AI startup aiOla has unveiled a groundbreaking innovation in speech recognition with the launch of Whisper-Medusa. This new model, which builds upon OpenAI’s Whisper, achieves a remarkable 50% increase in processing speed, significantly advancing automatic speech recognition (ASR).

イスラエルの AI スタートアップ aiOla は、Whisper-Medusa の発売により、音声認識における画期的なイノベーションを発表しました。 OpenAI の Whisper に基づいて構築されたこの新しいモデルは、処理速度の 50% という驚異的な向上を達成し、自動音声認識 (ASR) を大幅に進歩させました。

aiOla's Whisper-Medusa incorporates a novel “multi-head attention” architecture that allows for the simultaneous prediction of multiple tokens. This development promises to revolutionize how AI systems translate and understand speech.

aiOla の Whisper-Medusa には、複数のトークンの同時予測を可能にする新しい「マルチヘッド アテンション」アーキテクチャが組み込まれています。この開発により、AI システムが音声を翻訳および理解する方法に革命が起こることが期待されます。

The introduction of Whisper-Medusa represents a significant leap forward from the widely used Whisper model developed by OpenAI. While Whisper has set the standard in the industry with its ability to process complex speech, including various languages and accents, in near real-time, Whisper-Medusa takes this capability a step further.

Whisper-Medusa の導入は、OpenAI によって開発され広く使用されている Whisper モデルからの大きな進歩を表しています。 Whisper は、さまざまな言語やアクセントを含む複雑な音声をほぼリアルタイムで処理する機能で業界の標準を確立しましたが、Whisper-Medusa はこの機能をさらに一歩進めています。

The key to this enhancement lies in its multi-head attention mechanism; this enables the model to predict ten tokens at each pass instead of the standard one. This architectural change results in a 50% increase in speech prediction speed and generation runtime without compromising accuracy.

この機能強化の鍵は、マルチヘッド アテンション メカニズムにあります。これにより、モデルは標準のトークンではなく各パスで 10 個のトークンを予測できるようになります。このアーキテクチャの変更により、精度を損なうことなく音声予測速度と生成ランタイムが 50% 向上しました。

aiOla emphasized the importance of releasing Whisper-Medusa as an open-source solution. By doing so, aiOla aims to foster innovation and collaboration within the AI community, encouraging developers and researchers to contribute to and build upon their work. This open-source approach will lead to further speed improvements and refinements, benefiting various applications across various sectors such as healthcare, fintech, and multimodal AI systems.

aiOla は、Whisper-Medusa をオープンソース ソリューションとしてリリースすることの重要性を強調しました。そうすることで、aiOla は AI コミュニティ内でのイノベーションとコラボレーションを促進し、開発者や研究者が自分たちの仕事に貢献し、それを発展させることを奨励することを目指しています。このオープンソースのアプローチはさらなる速度の向上と改良につながり、ヘルスケア、フィンテック、マルチモーダル AI システムなど、さまざまな分野のさまざまなアプリケーションに恩恵をもたらします。

The unique capabilities of Whisper-Medusa are particularly significant in the context of compound AI systems, which aim to understand & respond to user queries in almost real-time. Whisper-Medusa’s enhanced speed and efficiency make it a valuable asset when quick and accurate speech-to-text conversion is crucial. This is especially relevant in conversational AI applications, where real-time responses can greatly enhance user experience and productivity.

Whisper-Medusa の独自の機能は、ユーザーのクエリをほぼリアルタイムで理解して応答することを目的とした複合 AI システムのコンテキストにおいて特に重要です。 Whisper-Medusa は速度と効率が強化されているため、迅速かつ正確な音声からテキストへの変換が重要な場合に貴重な資産となります。これは、リアルタイムの応答によってユーザー エクスペリエンスと生産性が大幅に向上する会話型 AI アプリケーションに特に関係します。

The development process of Whisper-Medusa involved modifying Whisper’s architecture to incorporate the multi-head attention mechanism. This approach allows the model to jointly attend to information from different representation subspaces at other positions, using multiple “attention heads” in parallel. This innovative technique not only speeds up the prediction process but also maintains the high level of accuracy that Whisper is known for. They pointed out that improving the speed and latency of large language models (LLMs) is easier than ASR systems due to the complexity of processing continuous audio signals and handling noise or accents. However, aiOla’s novel approach has successfully addressed these challenges, resulting in a model nearly doubling the prediction speed.

Whisper-Medusa の開発プロセスには、Whisper のアーキテクチャを変更してマルチヘッド アテンション メカニズムを組み込むことが含まれていました。このアプローチにより、モデルは複数の「アテンション ヘッド」を並行して使用して、他の位置にある異なる表現サブスペースからの情報に共同で注意を払うことができます。この革新的な技術は、予測プロセスを高速化するだけでなく、Whisper で知られる高レベルの精度を維持します。彼らは、連続音声信号の処理とノイズやアクセントの処理が複雑なため、大規模言語モデル (LLM) の速度と遅延の改善は ASR システムよりも簡単であると指摘しました。しかし、aiOla の新しいアプローチはこれらの課題にうまく対処し、その結果モデルの予測速度がほぼ 2 倍になりました。

Training Whisper-Medusa involved a machine-learning approach called weak supervision. aiOla froze the main components of Whisper and used audio transcriptions generated by the model as labels to train additional token prediction modules. The initial version of Whisper-Medusa employs a 10-head model, with plans to expand to a 20-head version capable of predicting 20 tokens at a time. This scalability further enhances the model's speed and efficiency without compromising accuracy.

Whisper-Medusa のトレーニングには、弱い監視と呼ばれる機械学習アプローチが含まれていました。 aiOla は Whisper の主要コンポーネントを凍結し、追加のトークン予測モジュールをトレーニングするためのラベルとしてモデルによって生成された音声転写を使用しました。 Whisper-Medusa の初期バージョンでは 10 ヘッド モデルが採用されていますが、一度に 20 個のトークンを予測できる 20 ヘッド バージョンに拡張する予定です。この拡張性により、精度を損なうことなくモデルの速度と効率がさらに向上します。

Whisper-Medusa has been tested on real enterprise data use cases to ensure its performance in real-world scenarios; the company is still exploring early access opportunities with potential partners. The ultimate goal is to enable faster turnaround times in speech applications, paving the way for real-time responses. Imagine a virtual assistant like Alexa recognizing and responding to commands in seconds, significantly enhancing user experience and productivity.

Whisper-Medusa は、実際の企業データの使用例でテストされ、現実世界のシナリオでのパフォーマンスが保証されています。同社は潜在的なパートナーと早期アクセスの機会を模索中です。最終的な目標は、音声アプリケーションの応答時間を短縮し、リアルタイム応答への道を開くことです。 Alexa のような仮想アシスタントが数秒でコマンドを認識して応答し、ユーザー エクスペリエンスと生産性を大幅に向上させるところを想像してください。

In conclusion, aiOla’s Whisper-Medusa is poised to impact speech recognition substantially. By combining innovative architecture with an open-source approach, aiOla is driving the capabilities of ASR systems forward, making them faster and more efficient. The potential applications of Whisper-Medusa are vast, promising improvements in various sectors and paving the way for more advanced and responsive AI systems.

結論として、aiOla の Whisper-Medusa は音声認識に大きな影響を与える準備ができています。革新的なアーキテクチャとオープンソースのアプローチを組み合わせることで、aiOla は ASR システムの機能を推進し、ASR システムの高速化と効率化を実現しています。 Whisper-Medusa の潜在的な用途は膨大であり、さまざまな分野での改善が期待され、より高度で応答性の高い AI システムへの道が開かれます。

Check out the Model and GitHub. All credit for this research goes to the researchers of this project. Also, don’t forget to follow us on Twitter and join our Telegram Channel and LinkedIn Group. If you like our work, you will love our newsletter.

モデルと GitHub を確認してください。この研究の功績はすべて、このプロジェクトの研究者に与えられます。また、Twitter で私たちをフォローし、Telegram チャンネルと LinkedIn グループに参加することも忘れないでください。私たちの仕事が気に入ったら、ニュースレターも気に入っていただけるでしょう。

Don’t Forget to join our 47k+ ML SubReddit

47,000 以上の ML SubReddit に忘れずに参加してください

Find Upcoming AI Webinars here

ここで今後の AI ウェビナーを検索してください