論文の概要: MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13601v3
• Date: Sat, 17 Feb 2024 09:17:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 03:18:49.220417
• Title: MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models
• Title（参考訳）: MM-LLM:マルチモーダル大言語モデルの最近の進歩
• Authors: Duzhen Zhang, Yahan Yu, Chenxing Li, Jiahua Dong, Dan Su, Chenhui Chu, Dong Yu
• Abstract要約: 過去1年間で、MM-LLM(MultiModal Large Language Models)が大幅に進歩している。 MM-LLMのさらなる研究を促進するための総合的な調査を行う。 本稿では,主要なベンチマークで選択したMM-LLMの性能を概観し,MM-LLMの有効性を高めるための鍵となるトレーニングレシピを要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.52063849558428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past year, MultiModal Large Language Models (MM-LLMs) have undergone substantial advancements, augmenting off-the-shelf LLMs to support MM inputs or outputs via cost-effective training strategies. The resulting models not only preserve the inherent reasoning and decision-making capabilities of LLMs but also empower a diverse range of MM tasks. In this paper, we provide a comprehensive survey aimed at facilitating further research of MM-LLMs. Initially, we outline general design formulations for model architecture and training pipeline. Subsequently, we introduce a taxonomy encompassing $122$ MM-LLMs, each characterized by its specific formulations. Furthermore, we review the performance of selected MM-LLMs on mainstream benchmarks and summarize key training recipes to enhance the potency of MM-LLMs. Finally, we explore promising directions for MM-LLMs while concurrently maintaining a real-time tracking website for the latest developments in the field. We hope that this survey contributes to the ongoing advancement of the MM-LLMs domain.
• Abstract（参考訳）: 過去1年間で、MM-LLM(MultiModal Large Language Models)は大幅に進歩し、MM入力やアウトプットをコスト効率のよいトレーニング戦略を通じてサポートするために、既製のLLMを拡張した。 結果として得られたモデルは、LLMの固有の推論と意思決定能力を保持するだけでなく、多様なMMタスクも強化する。 本稿では,MM-LLMのさらなる研究を促進するための総合的な調査を行う。 まず、モデルアーキテクチャとトレーニングパイプラインの一般設計について概説する。 次に, MM-LLMを122ドル(約1万2000円)で提供する分類法を紹介した。 さらに,主要なベンチマークで選択したMM-LLMの性能を概観し,MM-LLMの有効性を高めるための重要なトレーニングレシピを要約する。 最後に,MM-LLMの今後の方向性を検討するとともに,現場の最新開発のためのリアルタイム追跡Webサイトを同時に維持する。 この調査がMM-LLMsドメインの継続的な進歩に寄与することを願っている。

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