論文の概要: Retrieving Multimodal Information for Augmented Generation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10868v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 05:07:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 16:50:59.975984
• Title: Retrieving Multimodal Information for Augmented Generation: A Survey
• Title（参考訳）: 世代拡大のためのマルチモーダル情報の検索:サーベイ
• Authors: Ruochen Zhao, Hailin Chen, Weishi Wang, Fangkai Jiao, Xuan Long Do, Chengwei Qin, Bosheng Ding, Xiaobao Guo, Minzhi Li, Xingxuan Li, Shafiq Joty
• Abstract要約: このグループは、画像、コード、テーブル、グラフ、オーディオを含む外部ソースから接地コンテキストを取得することに焦点を当てている。 本稿では,様々なモダリティによる検索拡張生成の詳細なレビューを行い,今後の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.993421523868538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this survey, we review methods that retrieve multimodal knowledge to assist and augment generative models. This group of works focuses on retrieving grounding contexts from external sources, including images, codes, tables, graphs, and audio. As multimodal learning and generative AI have become more and more impactful, such retrieval augmentation offers a promising solution to important concerns such as factuality, reasoning, interpretability, and robustness. We provide an in-depth review of retrieval-augmented generation in different modalities and discuss potential future directions. As this is an emerging field, we continue to add new papers and methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成モデルを支援するマルチモーダル知識を取得する手法について検討する。 このグループは、画像、コード、テーブル、グラフ、オーディオを含む外部ソースからの接地コンテキストの検索に焦点を当てている。 マルチモーダル学習と生成AIがますます影響力を増すにつれて、このような検索強化は、事実性、推論、解釈可能性、堅牢性といった重要な問題に対する有望な解決策を提供する。 本稿では,様々なモダリティによる検索拡張生成の詳細なレビューを行い,今後の方向性について論じる。 これが新興分野であるので、新たな論文やメソッドを追加し続けます。

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