論文の概要: Semantic-Aware Representation of Multi-Modal Data for Data Ingress: A Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12438v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 09:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 17:37:53.500850
• Title: Semantic-Aware Representation of Multi-Modal Data for Data Ingress: A Literature Review
• Title（参考訳）: データ入力のためのマルチモーダルデータのセマンティック・アウェア表現:文献レビュー
• Authors: Pierre Lamart, Yinan Yu, Christian Berger,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)のような生成AIは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのマルチモーダルデータを処理するために広く採用されている。 このデータを効率的に管理することは、データ量が2倍にならないため、業界倍の課題となっている。 本研究では,モノモーダル,マルチモーダル,クロスモーダルデータから埋め込みを抽出するセマンティック・アウェア技術に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8590097948961688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) is continuously permeating a growing amount of application domains. Generative AI such as Large Language Models (LLMs) also sees broad adoption to process multi-modal data such as text, images, audio, and video. While the trend is to use ever-larger datasets for training, managing this data efficiently has become a significant practical challenge in the industry-double as much data is certainly not double as good. Rather the opposite is important since getting an understanding of the inherent quality and diversity of the underlying data lakes is a growing challenge for application-specific ML as well as for fine-tuning foundation models. Furthermore, information retrieval (IR) from expanding data lakes is complicated by the temporal dimension inherent in time-series data which must be considered to determine its semantic value. This study focuses on the different semantic-aware techniques to extract embeddings from mono-modal, multi-modal, and cross-modal data to enhance IR capabilities in a growing data lake. Articles were collected to summarize information about the state-of-the-art techniques focusing on applications of embedding for three different categories of data modalities.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、アプリケーションドメインの増加を継続的に浸透させています。 LLM(Large Language Models)のような生成AIも、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのマルチモーダルデータを処理するために広く採用されている。 この傾向は、トレーニングにずっと大きなデータセットを使用することであるが、このデータを効率的に管理することは、データの量ほど良くないため、業界倍の課題となっている。 むしろ、基盤となるデータレイクの本質的な品質と多様性を理解することは、アプリケーション固有のMLだけでなく、微調整の基盤モデルにとっても、ますます困難になっている。 さらに、データレイクの拡張からの情報検索(IR)は、その意味的値を決定するために考慮しなければならない時系列データに固有の時間次元によって複雑になる。 本研究では, モノモーダル, マルチモーダル, クロスモーダルデータから埋め込みを抽出し, 成長するデータレイクにおけるIR能力を向上するために, セマンティック・アウェアの異なる手法に焦点を当てた。 データモダリティの3つのカテゴリに対する埋め込みの応用に焦点を当てた,最先端技術に関する情報を要約した記事が収集された。

関連論文リスト

• mmE5: Improving Multimodal Multilingual Embeddings via High-quality Synthetic Data [71.352883755806]
  マルチモーダル埋め込みモデルは、テキストや画像などの様々なモダリティからデータを統一表現空間にマッピングする能力において、大きな注目を集めている。 しかし、ラベル付きマルチモーダルデータは、しばしば埋め込み性能を妨げる。 近年のアプローチでは、この問題に対処するためにデータ合成を活用しているが、合成データの質は依然として重大なボトルネックとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T15:03:33Z)
• Survey of Large Multimodal Model Datasets, Application Categories and Taxonomy [2.294223504228228]
  人工知能の急速に発展する分野であるマルチモーダル学習は、より汎用的で堅牢なシステムの構築を目指している。 多くの感覚を通じて情報を同化する人間の能力に触発され、テキストからビデオへの変換、視覚的質問応答、画像キャプションなどの応用が可能となる。 マルチモーダル言語モデル(MLLM)をサポートするデータセットの最近の発展について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T18:15:19Z)
• Web-Scale Visual Entity Recognition: An LLM-Driven Data Approach [56.55633052479446]
  Webスケールのビジュアルエンティティ認識は、クリーンで大規模なトレーニングデータがないため、重大な課題を呈している。 本稿では,ラベル検証,メタデータ生成,合理性説明に多モーダル大言語モデル(LLM)を活用することによって,そのようなデータセットをキュレートする新しい手法を提案する。 実験により、この自動キュレートされたデータに基づいてトレーニングされたモデルは、Webスケールの視覚的エンティティ認識タスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T06:55:24Z)
• Infinity-MM: Scaling Multimodal Performance with Large-Scale and High-Quality Instruction Data [35.85909368345219]
  大規模マルチモーダル命令データセットであるInfinity-MMを導入する。 統一された前処理を実行し、多様性と正確性を保証する4000万以上のサンプルからなるデータセットを作成しました。 タグ付けシステムとオープンソースのVision-Languageモデルに基づく合成命令生成手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T09:03:48Z)
• SK-VQA: Synthetic Knowledge Generation at Scale for Training Context-Augmented Multimodal LLMs [6.879945062426145]
  SK-VQAは200万以上の質問応答対を含む大規模な合成マルチモーダルデータセットである。 我々の合成データセットは、挑戦的なベンチマークとして機能するだけでなく、既存の生成的マルチモーダルモデルを文脈拡張世代に適用する上でも非常に効果的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T01:14:43Z)
• WanJuan: A Comprehensive Multimodal Dataset for Advancing English and Chinese Large Models [69.96148259273065]
  ワンフアン(Wan Juan)は、中国語と英語のデータからなる大規模なマルチモーダルデータセットであり、幅広いWebソースから収集されている。 同様のスケールのモデルと比較して,多次元評価において有意な優位性を示すモデルであるInternLMのトレーニングに利用された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T14:40:48Z)
• Diffusion Model is an Effective Planner and Data Synthesizer for Multi-Task Reinforcement Learning [101.66860222415512]
  Multi-Task Diffusion Model (textscMTDiff) は、トランスフォーマーのバックボーンを組み込んだ拡散に基づく手法であり、生成計画とデータ合成のための素早い学習を行う。 生成計画において、textscMTDiffはMeta-World上の50のタスクとMaze2D上の8のマップで最先端のアルゴリズムより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T05:20:38Z)
• Learning Multimodal Data Augmentation in Feature Space [65.54623807628536]
  LeMDAは、機能空間におけるマルチモーダルデータを共同で拡張することを自動的に学習する、使い易い方法である。 我々はLeMDAがマルチモーダルディープラーニングアーキテクチャの性能を大幅に向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T20:39:36Z)
• Unsupervised Domain Adaptive Learning via Synthetic Data for Person Re-identification [101.1886788396803]
  人物再識別(re-ID)は、ビデオ監視に広く応用されているため、ますます注目を集めている。 残念なことに、主流のディープラーニング手法では、モデルをトレーニングするために大量のラベル付きデータが必要です。 本稿では,コンピュータゲーム内で合成されたre-IDサンプルを自動的に生成するデータコレクタを開発し,同時にアノテートするデータラベラを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T15:51:41Z)
• METEOR: Learning Memory and Time Efficient Representations from Multi-modal Data Streams [19.22829945777267]
  本稿では,Memory and Time Efficient Online Representation Learning(METEOR)について紹介する。 従来のメモリ集約型埋め込みと比較して,METEORはメモリ使用量を約80%削減しつつ,表現の質を保っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T08:18:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。