Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on Image-text Multimodal Models

論文の概要: A Survey on Image-text Multimodal Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15857v3
Date: Wed, 19 Jun 2024 02:53:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-22 06:37:18.940432
Title: A Survey on Image-text Multimodal Models
Title（参考訳）: 画像テキストマルチモーダルモデルに関する調査
Authors: Ruifeng Guo, Jingxuan Wei, Linzhuang Sun, Bihui Yu, Guiyong Chang, Dawei Liu, Sibo Zhang, Zhengbing Yao, Mingjun Xu, Liping Bu,
Abstract要約: 本稿ではまず,画像テキストマルチモーダルモデルの技術的進化について概説する。次に、一般的な画像テキストマルチモーダル技術の開発が、バイオメディカル分野におけるマルチモーダル技術の進展を促進する方法について説明する。最後に,一般的な画像テキスト・マルチモーダルモデルのアーキテクチャ,コンポーネント,データについて概説し,バイオメディカル分野における画像テキスト・マルチモーダルモデルの適用と改善について紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2048972157452615
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the significant advancements of Large Language Models (LLMs) in the field of Natural Language Processing (NLP), the development of image-text multimodal models has garnered widespread attention. Current surveys on image-text multimodal models mainly focus on representative models or application domains, but lack a review on how general technical models influence the development of domain-specific models, which is crucial for domain researchers. Based on this, this paper first reviews the technological evolution of image-text multimodal models, from early explorations of feature space to visual language encoding structures, and then to the latest large model architectures. Next, from the perspective of technological evolution, we explain how the development of general image-text multimodal technologies promotes the progress of multimodal technologies in the biomedical field, as well as the importance and complexity of specific datasets in the biomedical domain. Then, centered on the tasks of image-text multimodal models, we analyze their common components and challenges. After that, we summarize the architecture, components, and data of general image-text multimodal models, and introduce the applications and improvements of image-text multimodal models in the biomedical field. Finally, we categorize the challenges faced in the development and application of general models into external factors and intrinsic factors, further refining them into 2 external factors and 5 intrinsic factors, and propose targeted solutions, providing guidance for future research directions. For more details and data, please visit our GitHub page: \url{https://github.com/i2vec/A-survey-on-image-text-multimodal-models}.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)分野におけるLarge Language Models(LLM)の大幅な進歩に伴い,画像テキストマルチモーダルモデルの開発が注目されている。画像テキストマルチモーダルモデルに関する最近の調査は、主に代表モデルやアプリケーションドメインに焦点を当てているが、ドメイン研究者にとって重要なドメイン固有モデルの開発に、一般的な技術モデルがどのように影響するかについてのレビューは乏しい。そこで本研究では,特徴空間の早期探索から視覚言語符号化構造,そして最新の大規模モデルアーキテクチャに至るまで,画像テキストマルチモーダルモデルの技術的進化について概説する。次に, バイオメディカル分野におけるマルチモーダル技術の進展と, バイオメディカル領域における特定のデータセットの重要性と複雑さについて解説する。そして,画像テキストマルチモーダルモデルのタスクを中心に,それらの共通成分と課題を分析した。その後、一般的な画像テキスト・マルチモーダルモデルのアーキテクチャ、コンポーネント、データについて概説し、バイオメディカル分野における画像テキスト・マルチモーダルモデルの適用と改善について紹介する。最後に、一般モデルの開発と適用における課題を、外部要因と内在要因に分類し、さらに2つの外的要因と5つの内在要因に分解し、対象とする解決策を提案し、今後の研究方向のガイダンスを提供する。詳細とデータについては、GitHubのページを参照してほしい。

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