論文の概要: The Synergy between Data and Multi-Modal Large Language Models: A Survey from Co-Development Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08583v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 15:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 16:50:17.863456
• Title: The Synergy between Data and Multi-Modal Large Language Models: A Survey from Co-Development Perspective
• Title（参考訳）: データとマルチモーダル大言語モデルの相乗効果:共同開発の視点から
• Authors: Zhen Qin, Daoyuan Chen, Wenhao Zhang, Liuyi Yao, Yilun Huang, Bolin Ding, Yaliang Li, Shuiguang Deng,
• Abstract要約: モデルとデータの開発は2つの別々のパスではなく、むしろ相互接続であることがわかった。 一方,MLLMの性能向上には,大規模かつ高品質なデータが寄与する一方,MLLMはデータの開発を促進することができる。 MLLMコミュニティにおけるデータモデル共同開発を促進するために,データモデル共同開発の観点からMLLMに関連する既存の研究を体系的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.48484062444108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of large language models (LLMs) has been witnessed in recent years. Based on the powerful LLMs, multi-modal LLMs (MLLMs) extend the modality from text to a broader spectrum of domains, attracting widespread attention due to the broader range of application scenarios. As LLMs and MLLMs rely on vast amounts of model parameters and data to achieve emergent capabilities, the importance of data is receiving increasingly widespread attention and recognition. Tracing and analyzing recent data-oriented works for MLLMs, we find that the development of models and data is not two separate paths but rather interconnected. On the one hand, vaster and higher-quality data contribute to better performance of MLLMs, on the other hand, MLLMs can facilitate the development of data. The co-development of multi-modal data and MLLMs requires a clear view of 1) at which development stage of MLLMs can specific data-centric approaches be employed to enhance which capabilities, and 2) by utilizing which capabilities and acting as which roles can models contribute to multi-modal data. To promote the data-model co-development for MLLM community, we systematically review existing works related to MLLMs from the data-model co-development perspective. A regularly maintained project associated with this survey is accessible at https://github.com/modelscope/data-juicer/blob/main/docs/awesome_llm_data.md.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な発展は近年観察されている。 強力なLLMに基づいて、マルチモーダルLLM(MLLM)はテキストから広い範囲のドメインにモダリティを拡張し、幅広いアプリケーションシナリオのために広く注目を集めている。 LLMとMLLMは、創発的な能力を達成するために大量のモデルパラメータとデータに依存しているため、データの重要性はますます注目を集め、認識されている。 MLLMの最近のデータ指向処理の追跡と解析により、モデルとデータの開発は2つの別々の経路ではなく、むしろ相互接続であることがわかった。 一方,MLLMの性能向上には,大規模かつ高品質なデータが寄与する一方,MLLMはデータの開発を促進することができる。 マルチモーダルデータとMLLMの共同開発には明確な視点が必要である 1)MLLMの開発段階は、特定のデータ中心のアプローチを用いて、その能力を高めることができる。 2)マルチモーダルデータにどの機能を活用し、どの役割をモデルが貢献できるかを判断する。 MLLMコミュニティにおけるデータモデル共同開発を促進するために,データモデル共同開発の観点からMLLMに関連する既存の研究を体系的にレビューする。 この調査に関連する定期的なプロジェクトはhttps://github.com/modelscope/data-juicer/blob/main/docs/awesome_llm_data.mdで見ることができる。

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