論文の概要: Surveying the MLLM Landscape: A Meta-Review of Current Surveys
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18991v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 14:35:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 05:10:43.388497
- Title: Surveying the MLLM Landscape: A Meta-Review of Current Surveys
- Title（参考訳）: MLLMランドスケープのサーベイ : 最近のサーベイのメタレビュー
- Authors: Ming Li, Keyu Chen, Ziqian Bi, Ming Liu, Benji Peng, Qian Niu, Junyu Liu, Jinlang Wang, Sen Zhang, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Pohsun Feng,
- Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、人工知能分野における変革の原動力となっている。
本研究の目的は,MLLMのベンチマークテストと評価方法の体系的レビューを提供することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.372501468675303
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rise of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has become a transformative force in the field of artificial intelligence, enabling machines to process and generate content across multiple modalities, such as text, images, audio, and video. These models represent a significant advancement over traditional unimodal systems, opening new frontiers in diverse applications ranging from autonomous agents to medical diagnostics. By integrating multiple modalities, MLLMs achieve a more holistic understanding of information, closely mimicking human perception. As the capabilities of MLLMs expand, the need for comprehensive and accurate performance evaluation has become increasingly critical. This survey aims to provide a systematic review of benchmark tests and evaluation methods for MLLMs, covering key topics such as foundational concepts, applications, evaluation methodologies, ethical concerns, security, efficiency, and domain-specific applications. Through the classification and analysis of existing literature, we summarize the main contributions and methodologies of various surveys, conduct a detailed comparative analysis, and examine their impact within the academic community. Additionally, we identify emerging trends and underexplored areas in MLLM research, proposing potential directions for future studies. This survey is intended to offer researchers and practitioners a comprehensive understanding of the current state of MLLM evaluation, thereby facilitating further progress in this rapidly evolving field.
- Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の台頭は、人工知能の分野で革新的な力となり、機械はテキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、複数のモードにわたるコンテンツを処理し、生成することができるようになった。
これらのモデルは、自律エージェントから医療診断まで、さまざまな分野で新たなフロンティアを開拓する、従来の一助制システムよりも大幅に進歩したことを示している。
複数のモダリティを統合することで、MLLMはより総合的な情報理解を実現し、人間の知覚を忠実に模倣する。
MLLMの能力が拡大するにつれ、包括的かつ正確な性能評価の必要性が高まっている。
本調査は,基礎概念,アプリケーション,評価方法論,倫理的懸念,セキュリティ,効率,ドメイン固有のアプリケーションなど,MLLMのベンチマークテストと評価方法の体系的レビューを提供することを目的とする。
既存の文献の分類と分析を通じて,各種調査の主な貢献と方法論を要約し,詳細な比較分析を行い,学術コミュニティにおけるその影響について検討する。
さらに,MLLM研究の進展傾向と未探索領域を同定し,今後の研究に向けた潜在的方向性を提案する。
この調査は、研究者や実践者がMLLM評価の現状を包括的に理解することを目的としており、この急速に発展する分野におけるさらなる進歩を促進することを目的としている。
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