論文の概要: Multimodal Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13165v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 05:15:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:07:26.438640
• Title: Multimodal Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダル大規模言語モデル:調査
• Authors: Jiayang Wu, Wensheng Gan, Zefeng Chen, Shicheng Wan, Philip S. Yu
• Abstract要約: マルチモーダル言語モデルは、画像、テキスト、言語、音声、その他の異種性など、複数のデータタイプを統合する。 本稿では、マルチモーダルの概念を定義し、マルチモーダルアルゴリズムの歴史的展開を検討することから始める。 実用的なガイドが提供され、マルチモーダルモデルの技術的な側面に関する洞察を提供する。 最後に,マルチモーダルモデルの適用について検討し,開発に伴う課題について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.06016060015404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The exploration of multimodal language models integrates multiple data types, such as images, text, language, audio, and other heterogeneity. While the latest large language models excel in text-based tasks, they often struggle to understand and process other data types. Multimodal models address this limitation by combining various modalities, enabling a more comprehensive understanding of diverse data. This paper begins by defining the concept of multimodal and examining the historical development of multimodal algorithms. Furthermore, we introduce a range of multimodal products, focusing on the efforts of major technology companies. A practical guide is provided, offering insights into the technical aspects of multimodal models. Moreover, we present a compilation of the latest algorithms and commonly used datasets, providing researchers with valuable resources for experimentation and evaluation. Lastly, we explore the applications of multimodal models and discuss the challenges associated with their development. By addressing these aspects, this paper aims to facilitate a deeper understanding of multimodal models and their potential in various domains.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル言語モデルの探索は、画像、テキスト、言語、音声、その他の異種性などの複数のデータタイプを統合する。 最新の大規模言語モデルはテキストベースのタスクに優れているが、他のタイプのデータを理解し処理するのに苦労することが多い。 マルチモーダルモデルは様々なモダリティを組み合わせることでこの制限に対処し、多様なデータのより包括的な理解を可能にする。 本稿では,マルチモーダルの概念を定義し,マルチモーダルアルゴリズムの歴史的展開を検討する。 さらに,様々なマルチモーダル製品を紹介し,大手テクノロジー企業の取り組みに焦点をあてた。 実用的なガイドが提供され、マルチモーダルモデルの技術的な側面に関する洞察を提供する。 さらに、最新のアルゴリズムと一般的なデータセットのコンパイルを行い、研究者に実験と評価のための貴重なリソースを提供する。 最後に,マルチモーダルモデルの応用について検討し,その開発に伴う課題について考察する。 これらの側面に対処することで,マルチモーダルモデルとその様々な領域におけるポテンシャルの理解を深めることを目的とする。

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