論文の概要: Generalist Multimodal AI: A Review of Architectures, Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05496v1
• Date: Sat, 8 Jun 2024 15:30:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 19:25:53.300366
• Title: Generalist Multimodal AI: A Review of Architectures, Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: Generalist Multimodal AI: アーキテクチャ、課題、機会のレビュー
• Authors: Sai Munikoti, Ian Stewart, Sameera Horawalavithana, Henry Kvinge, Tegan Emerson, Sandra E Thompson, Karl Pazdernik,
• Abstract要約: マルチモーダルモデルは、人工知能の今後の進歩にとって重要な要素であると期待されている。 この研究は、新しいアーキテクチャと特定の分類学を訓練することで、一般のマルチモーダルモデルに対する新たな視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.22475289121031
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal models are expected to be a critical component to future advances in artificial intelligence. This field is starting to grow rapidly with a surge of new design elements motivated by the success of foundation models in natural language processing (NLP) and vision. It is widely hoped that further extending the foundation models to multiple modalities (e.g., text, image, video, sensor, time series, graph, etc.) will ultimately lead to generalist multimodal models, i.e. one model across different data modalities and tasks. However, there is little research that systematically analyzes recent multimodal models (particularly the ones that work beyond text and vision) with respect to the underling architecture proposed. Therefore, this work provides a fresh perspective on generalist multimodal models (GMMs) via a novel architecture and training configuration specific taxonomy. This includes factors such as Unifiability, Modularity, and Adaptability that are pertinent and essential to the wide adoption and application of GMMs. The review further highlights key challenges and prospects for the field and guide the researchers into the new advancements.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルモデルは、人工知能の今後の進歩にとって重要な要素であると期待されている。 この分野は、自然言語処理(NLP)とビジョンの基盤モデルの成功によって、新しいデザイン要素が急増し始めています。 基礎モデルを複数のモダリティ(テキスト、画像、ビデオ、センサー、時系列、グラフなど)に拡張することで、最終的には汎用的なマルチモーダルモデル、すなわち異なるデータモダリティとタスクにまたがる1つのモデルへと発展することが広く期待されている。 しかし,近年のマルチモーダルモデル(特にテキストや視覚を超えて機能するモデル)を下層アーキテクチャに関して体系的に解析する研究はほとんどない。 したがって、この研究は、新しいアーキテクチャと特定の分類学の訓練を通じて、ジェネラリストマルチモーダルモデル(GMM)に対する新たな視点を提供する。 これには、Unifiability、Modularity、Adaptabilityなどの要素が含まれており、GMMの広範な採用と適用に不可欠である。 このレビューは、この分野における重要な課題と展望を強調し、研究者に新たな進歩を導く。

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