論文の概要: A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01319v1
• Date: Fri, 2 Aug 2024 15:14:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 13:07:59.454591
• Title: A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルの総合的レビュー:諸課題における性能と課題
• Authors: Jiaqi Wang, Hanqi Jiang, Yiheng Liu, Chong Ma, Xu Zhang, Yi Pan, Mengyuan Liu, Peiran Gu, Sichen Xia, Wenjun Li, Yutong Zhang, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Tianyang Zhong, Bao Ge, Tuo Zhang, Ning Qiang, Xintao Hu, Xi Jiang, Xin Zhang, Wei Zhang, Dinggang Shen, Tianming Liu, Shu Zhang,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。 本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.52259252807191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In an era defined by the explosive growth of data and rapid technological advancements, Multimodal Large Language Models (MLLMs) stand at the forefront of artificial intelligence (AI) systems. Designed to seamlessly integrate diverse data types-including text, images, videos, audio, and physiological sequences-MLLMs address the complexities of real-world applications far beyond the capabilities of single-modality systems. In this paper, we systematically sort out the applications of MLLM in multimodal tasks such as natural language, vision, and audio. We also provide a comparative analysis of the focus of different MLLMs in the tasks, and provide insights into the shortcomings of current MLLMs, and suggest potential directions for future research. Through these discussions, this paper hopes to provide valuable insights for the further development and application of MLLM.
• Abstract（参考訳）: データの爆発的な成長と急速な技術進歩によって定義される時代において、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は人工知能(AI)システムの最前線にある。 テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、生理的シーケンスを含む多様なデータタイプをシームレスに統合するために設計されたMLLMは、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。 本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。 また、タスクにおける異なるMLLMの焦点の比較分析を行い、現在のMLLMの欠点についての洞察を提供し、今後の研究の方向性を示唆する。 これらの議論を通じて,MLLMのさらなる開発と応用に向けた貴重な知見を提供したいと考えている。

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