Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Processing Techniques for Modern Multimodal Models

論文の概要: Data Processing Techniques for Modern Multimodal Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19180v1
Date: Sat, 27 Jul 2024 05:39:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 19:31:05.586224
Title: Data Processing Techniques for Modern Multimodal Models
Title（参考訳）: 現代マルチモーダルモデルのためのデータ処理技術
Authors: Yinheng Li, Han Ding, Hang Chen,
Abstract要約: 本稿では,現代のマルチモーダルモデルトレーニングで使用される共通データ処理技術について概観する。すべてのテクニックを、データ品質、データ量、データ分散、データ安全性の4つのカテゴリにまとめました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.177400969158377
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Data processing plays an significant role in current multimodal model training. In this paper. we provide an comprehensive review of common data processing techniques used in modern multimodal model training with a focus on diffusion models and multimodal large language models (MLLMs). We summarized all techniques into four categories: data quality, data quantity, data distribution and data safety. We further present our findings in the choice of data process methods in different type of models. This study aims to provide guidance to multimodal models developers with effective data processing techniques.
Abstract（参考訳）: データ処理は、現在のマルチモーダルモデルのトレーニングにおいて重要な役割を果たす。本項で述べる。本稿では,拡散モデルと多モーダル大言語モデル(MLLM)に着目し,現代マルチモーダルモデルトレーニングで使用される共通データ処理手法の総合的なレビューを行う。すべてのテクニックを、データ品質、データ量、データ分散、データ安全性の4つのカテゴリにまとめました。さらに、異なるタイプのモデルにおけるデータ処理方法の選択に関する知見を提示する。本研究の目的は,効率的なデータ処理技術を持つマルチモーダルモデル開発者へのガイダンスを提供することである。

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