論文の概要: The Evolution of Multimodal Model Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17927v1
• Date: Tue, 28 May 2024 07:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 19:47:39.163227
• Title: The Evolution of Multimodal Model Architectures
• Title（参考訳）: マルチモーダルモデルアーキテクチャの進化
• Authors: Shakti N. Wadekar, Abhishek Chaurasia, Aman Chadha, Eugenio Culurciello,
• Abstract要約: この研究は、現代マルチモーダルランドスケープにおける4つの一般的なマルチモーダルモデルアーキテクチャパターンを特定し、特徴付ける。 特定されたアーキテクチャタイプは、いかなるマルチモーダルモデル開発も監視するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.656188668325832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work uniquely identifies and characterizes four prevalent multimodal model architectural patterns in the contemporary multimodal landscape. Systematically categorizing models by architecture type facilitates monitoring of developments in the multimodal domain. Distinct from recent survey papers that present general information on multimodal architectures, this research conducts a comprehensive exploration of architectural details and identifies four specific architectural types. The types are distinguished by their respective methodologies for integrating multimodal inputs into the deep neural network model. The first two types (Type A and B) deeply fuses multimodal inputs within the internal layers of the model, whereas the following two types (Type C and D) facilitate early fusion at the input stage. Type-A employs standard cross-attention, whereas Type-B utilizes custom-designed layers for modality fusion within the internal layers. On the other hand, Type-C utilizes modality-specific encoders, while Type-D leverages tokenizers to process the modalities at the model's input stage. The identified architecture types aid the monitoring of any-to-any multimodal model development. Notably, Type-C and Type-D are currently favored in the construction of any-to-any multimodal models. Type-C, distinguished by its non-tokenizing multimodal model architecture, is emerging as a viable alternative to Type-D, which utilizes input-tokenizing techniques. To assist in model selection, this work highlights the advantages and disadvantages of each architecture type based on data and compute requirements, architecture complexity, scalability, simplification of adding modalities, training objectives, and any-to-any multimodal generation capability.
• Abstract（参考訳）: この研究は、現代マルチモーダルランドスケープにおける4つの一般的なマルチモーダルモデルアーキテクチャパターンを特定し、特徴付ける。 アーキテクチャタイプによるモデルを体系的に分類することで、マルチモーダルドメインにおける開発の監視が容易になる。 マルチモーダルアーキテクチャに関する一般的な情報を提示する最近の調査論文とは対照的に,本研究では,アーキテクチャの詳細を包括的に調査し,4つの特定のアーキテクチャタイプを特定する。 これらのタイプは、ディープニューラルネットワークモデルにマルチモーダル入力を統合するそれぞれの方法論によって区別される。 最初の2つのタイプ(A型とB型)はモデルの内部層内でマルチモーダル入力を深く融合させ、次の2つのタイプ(C型とD型)は入力段階での早期融合を促進する。 Type-Aは標準のクロスアテンションを採用しており、Type-Bは内部層内でのモダリティ融合にカスタム設計のレイヤを使用している。 一方、Type-Cはモダリティ固有のエンコーダを使用し、Type-Dはトークン化器を利用してモデルの入力段階でモダリティを処理する。 特定されたアーキテクチャタイプは、いかなるマルチモーダルモデル開発も監視するのに役立つ。 特に、Type-C と Type-D は、現在、あらゆる種類のマルチモーダルモデルの構築において好まれている。 非トークン化マルチモーダルモデルアーキテクチャによって区別されるType-Cは、入力トークン化技術を利用したType-Dの代替として実現可能なものとして登場している。 モデル選択を支援するために、この研究は、データと計算要求、アーキテクチャの複雑さ、スケーラビリティ、モダリティの追加の単純化、トレーニング目標、そして任意のマルチモーダル生成能力に基づいて、各アーキテクチャタイプの利点とデメリットを強調します。

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