論文の概要: A Comprehensive Survey and Guide to Multimodal Large Language Models in Vision-Language Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06284v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 20:56:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:53.114565
• Title: A Comprehensive Survey and Guide to Multimodal Large Language Models in Vision-Language Tasks
• Title（参考訳）: 視覚言語課題における多モーダル大規模言語モデルに関する包括的調査と指針
• Authors: Chia Xin Liang, Pu Tian, Caitlyn Heqi Yin, Yao Yua, Wei An-Hou, Li Ming, Tianyang Wang, Ziqian Bi, Ming Liu,
• Abstract要約: MLLM(Large Language Model)は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオを統合し、モーダルな理解と生成のためのAIシステムを実現する。 Bookは、スケーラビリティ、堅牢性、およびクロスモーダル学習における重要な課題に対処しながら、MLLM実装の顕著な点について検討している。 倫理的考察、責任あるAI開発、そして今後の方向性に関する議論をまとめると、この権威あるリソースは理論的な枠組みと実践的な洞察の両方を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0453036768975075
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• Abstract: This survey and application guide to multimodal large language models(MLLMs) explores the rapidly developing field of MLLMs, examining their architectures, applications, and impact on AI and Generative Models. Starting with foundational concepts, we delve into how MLLMs integrate various data types, including text, images, video and audio, to enable complex AI systems for cross-modal understanding and generation. It covers essential topics such as training methods, architectural components, and practical applications in various fields, from visual storytelling to enhanced accessibility. Through detailed case studies and technical analysis, the text examines prominent MLLM implementations while addressing key challenges in scalability, robustness, and cross-modal learning. Concluding with a discussion of ethical considerations, responsible AI development, and future directions, this authoritative resource provides both theoretical frameworks and practical insights. It offers a balanced perspective on the opportunities and challenges in the development and deployment of MLLMs, and is highly valuable for researchers, practitioners, and students interested in the intersection of natural language processing and computer vision.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)に対するこの調査と応用ガイドは、MLLMの急速に発展している分野を探求し、アーキテクチャ、応用、AIおよび生成モデルへの影響を調査している。 基本的な概念から始めて、MLLMがテキスト、画像、ビデオ、オーディオなど、さまざまなデータタイプを統合する方法を調べて、複雑なAIシステムによる、クロスモーダルな理解と生成を可能にします。 視覚的なストーリーテリングからアクセシビリティの向上に至るまで、様々な分野におけるトレーニング方法やアーキテクチャコンポーネント、実践的な応用など、重要なトピックを取り上げている。 詳細なケーススタディと技術的分析を通じて、このテキストは、拡張性、堅牢性、およびクロスモーダル学習における重要な課題に対処しながら、著名なMLLM実装を調査している。 倫理的考察、責任あるAI開発、そして今後の方向性に関する議論をまとめると、この権威あるリソースは理論的な枠組みと実践的な洞察の両方を提供する。 MLLMの開発と展開の機会と課題について、バランスのとれた視点を提供しており、自然言語処理とコンピュータビジョンの交差点に関心のある研究者、実践者、学生にとって非常に価値がある。

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