論文の概要: Multimodal Large Language Models and Tunings: Vision, Language, Sensors, Audio, and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05608v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 01:41:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:38:51.429174
• Title: Multimodal Large Language Models and Tunings: Vision, Language, Sensors, Audio, and Beyond
• Title（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルとチューニング:ビジョン、言語、センサー、オーディオなど
• Authors: Soyeon Caren Han, Feiqi Cao, Josiah Poon, Roberto Navigli,
• Abstract要約: このチュートリアルは、マルチモーダルAIを活用するための知識とスキルを研究者、実践者、新参者に提供することを目的としている。 最新のマルチモーダルデータセットと事前訓練されたモデル、例えばビジョンや言語以外のものについても取り上げる。 ハンズオン実験室は、最先端のマルチモーダルモデルで実践的な経験を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.141270065306514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This tutorial explores recent advancements in multimodal pretrained and large models, capable of integrating and processing diverse data forms such as text, images, audio, and video. Participants will gain an understanding of the foundational concepts of multimodality, the evolution of multimodal research, and the key technical challenges addressed by these models. We will cover the latest multimodal datasets and pretrained models, including those beyond vision and language. Additionally, the tutorial will delve into the intricacies of multimodal large models and instruction tuning strategies to optimise performance for specific tasks. Hands-on laboratories will offer practical experience with state-of-the-art multimodal models, demonstrating real-world applications like visual storytelling and visual question answering. This tutorial aims to equip researchers, practitioners, and newcomers with the knowledge and skills to leverage multimodal AI. ACM Multimedia 2024 is the ideal venue for this tutorial, aligning perfectly with our goal of understanding multimodal pretrained and large language models, and their tuning mechanisms.
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルでは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの多様なデータフォームの統合と処理が可能な、マルチモーダル事前訓練および大規模モデルの最近の進歩を探求する。 参加者は、マルチモーダルの基本的な概念、マルチモーダル研究の進化、そしてこれらのモデルによって対処される重要な技術的課題を理解することができる。 最新のマルチモーダルデータセットと事前訓練されたモデル、例えばビジョンや言語以外のものについても取り上げる。 さらに、チュートリアルでは、マルチモーダルな大規模モデルと、特定のタスクのパフォーマンスを最適化するための命令チューニング戦略の複雑さを掘り下げている。 ハンズオン実験室は、最先端のマルチモーダルモデルで実践的な体験を提供し、ビジュアルストーリーテリングや視覚的質問応答のような現実世界の応用を実証する。 このチュートリアルは、マルチモーダルAIを活用するための知識とスキルを研究者、実践者、新参者に提供することを目的としている。 ACM Multimedia 2024はこのチュートリアルの理想的な会場であり、マルチモーダル事前学習および大規模言語モデルとそのチューニングメカニズムを理解するという私たちの目標と完全に一致しています。

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