論文の概要: Visual Prompting in Multimodal Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15310v1
• Date: Thu, 5 Sep 2024 08:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 20:05:48.767308
• Title: Visual Prompting in Multimodal Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダル大言語モデルにおけるビジュアルプロンプティング
• Authors: Junda Wu, Zhehao Zhang, Yu Xia, Xintong Li, Zhaoyang Xia, Aaron Chang, Tong Yu, Sungchul Kim, Ryan A. Rossi, Ruiyi Zhang, Subrata Mitra, Dimitris N. Metaxas, Lina Yao, Jingbo Shang, Julian McAuley,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚機能を備えた事前訓練された多言語モデル(LLM)である。 ビジュアルプロンプトはよりきめ細かな自由形式のビジュアルインストラクションのために現れた。 本稿では,視覚的プロンプト,即時生成,構成的推論,即時学習に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.75225825537528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) equip pre-trained large-language models (LLMs) with visual capabilities. While textual prompting in LLMs has been widely studied, visual prompting has emerged for more fine-grained and free-form visual instructions. This paper presents the first comprehensive survey on visual prompting methods in MLLMs, focusing on visual prompting, prompt generation, compositional reasoning, and prompt learning. We categorize existing visual prompts and discuss generative methods for automatic prompt annotations on the images. We also examine visual prompting methods that enable better alignment between visual encoders and backbone LLMs, concerning MLLM's visual grounding, object referring, and compositional reasoning abilities. In addition, we provide a summary of model training and in-context learning methods to improve MLLM's perception and understanding of visual prompts. This paper examines visual prompting methods developed in MLLMs and provides a vision of the future of these methods.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚機能を備えた事前訓練された大言語モデル(LLM)である。 LLMにおけるテキストプロンプトは広く研究されているが、視覚プロンプトはより微細で自由な視覚的指示のために出現している。 本稿では,MLLMにおける視覚的プロンプト法について,視覚的プロンプト法,即時生成法,構成的推論法,即時学習法に着目した最初の包括的調査を行う。 本稿では、既存の視覚的プロンプトを分類し、画像上の自動プロンプトアノテーションの生成方法について議論する。 また、MLLMの視覚的接地、オブジェクト参照、構成的推論能力に関して、視覚エンコーダと背骨LLMのアライメントを改善する視覚的プロンプト手法についても検討した。 さらに、MLLMの知覚と視覚的刺激の理解を改善するために、モデルトレーニングと文脈内学習法の概要について述べる。 本稿では,MLLMで開発された視覚的プロンプト手法について検討し,その将来像について述べる。

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