論文の概要: From Word Vectors to Multimodal Embeddings: Techniques, Applications, and Future Directions For Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05036v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 15:40:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:54:55.121325
• Title: From Word Vectors to Multimodal Embeddings: Techniques, Applications, and Future Directions For Large Language Models
• Title（参考訳）: 単語ベクトルからマルチモーダル埋め込みへ:大規模言語モデルのための技術・応用・今後の方向性
• Authors: Charles Zhang, Benji Peng, Xintian Sun, Qian Niu, Junyu Liu, Keyu Chen, Ming Li, Pohsun Feng, Ziqian Bi, Ming Liu, Yichao Zhang, Cheng Fei, Caitlyn Heqi Yin, Lawrence KQ Yan, Tianyang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,分布仮説や文脈的類似性といった基礎概念を概観する。 本稿では, ELMo, BERT, GPTなどのモデルにおいて, 静的な埋め込みと文脈的埋め込みの両方について検討する。 議論は文章や文書の埋め込みにまで拡張され、集約メソッドや生成トピックモデルをカバーする。 モデル圧縮、解釈可能性、数値エンコーディング、バイアス緩和といった高度なトピックを分析し、技術的な課題と倫理的意味の両方に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.04716417556556
• License:
• Abstract: Word embeddings and language models have transformed natural language processing (NLP) by facilitating the representation of linguistic elements in continuous vector spaces. This review visits foundational concepts such as the distributional hypothesis and contextual similarity, tracing the evolution from sparse representations like one-hot encoding to dense embeddings including Word2Vec, GloVe, and fastText. We examine both static and contextualized embeddings, underscoring advancements in models such as ELMo, BERT, and GPT and their adaptations for cross-lingual and personalized applications. The discussion extends to sentence and document embeddings, covering aggregation methods and generative topic models, along with the application of embeddings in multimodal domains, including vision, robotics, and cognitive science. Advanced topics such as model compression, interpretability, numerical encoding, and bias mitigation are analyzed, addressing both technical challenges and ethical implications. Additionally, we identify future research directions, emphasizing the need for scalable training techniques, enhanced interpretability, and robust grounding in non-textual modalities. By synthesizing current methodologies and emerging trends, this survey offers researchers and practitioners an in-depth resource to push the boundaries of embedding-based language models.
• Abstract（参考訳）: 単語埋め込みと言語モデルは、連続ベクトル空間における言語要素の表現を容易にすることによって自然言語処理(NLP)を変換した。 このレビューでは、分散仮説や文脈的類似性といった基本的な概念を訪れ、ワンホットエンコーディングのようなスパース表現からWord2Vec、GloVe、fastTextなどの密な埋め込みへの進化をトレースする。 ELMo,BERT,GPTなどのモデルにおける静的および文脈的埋め込みと,それらの言語間およびパーソナライズされたアプリケーションへの適応性について検討する。 議論は文章や文書の埋め込みにまで拡張され、集約手法や生成トピックモデル、そして視覚、ロボティクス、認知科学を含むマルチモーダル領域への埋め込みの適用がカバーされた。 モデル圧縮、解釈可能性、数値エンコーディング、バイアス緩和といった高度なトピックを分析し、技術的な課題と倫理的意味の両方に対処する。 さらに、スケーラブルなトレーニング技術の必要性、解釈可能性の向上、非テクスチュアルなモダリティの堅牢な基礎化を強調し、今後の研究方向を特定する。 この調査は、現在の方法論と新たなトレンドを合成することによって、研究者や実践者が埋め込みベースの言語モデルの境界を押し上げるための詳細なリソースを提供する。

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