論文の概要: From Specific-MLLM to Omni-MLLM: A Survey about the MLLMs alligned with Multi-Modality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11694v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 12:12:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:50:00.355735
• Title: From Specific-MLLM to Omni-MLLM: A Survey about the MLLMs alligned with Multi-Modality
• Title（参考訳）: 特定MLLMからOmni-MLLMへ:マルチモーダルを考慮したMLLMに関する調査
• Authors: Shixin Jiang, Jiafeng Liang, Ming Liu, Bing Qin,
• Abstract要約: オムニ・MLLMは、異なるモダリティの特徴を異なる「外部言語」として扱い、統一された空間内での相互モーダル相互作用と理解を可能にする。 我々はまず,Omni-MLLMの4つのコアコンポーネントについて説明する。 次に,「アライメント事前学習」と「インストラクション微調整」によって達成された効果的な統合について紹介し,オープンソースデータセットとインタラクション機能のテストについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.993168415649976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: From the Specific-MLLM, which excels in single-modal tasks, to the Omni-MLLM, which extends the range of general modalities, this evolution aims to achieve understanding and generation of multimodal information. Omni-MLLM treats the features of different modalities as different "foreign languages," enabling cross-modal interaction and understanding within a unified space. To promote the advancement of related research, we have compiled 47 relevant papers to provide the community with a comprehensive introduction to Omni-MLLM. We first explain the four core components of Omni-MLLM for unified modeling and interaction of multiple modalities. Next, we introduce the effective integration achieved through "alignment pretraining" and "instruction fine-tuning," and discuss open-source datasets and testing of interaction capabilities. Finally, we summarize the main challenges facing current Omni-MLLM and outline future directions.
• Abstract（参考訳）: 単一モーダルタスクに優れる具体的MLLMから、一般的なモダリティの範囲を広げるOmni-MLLMまで、この進化は多モーダル情報の理解と生成の実現を目的としている。 オムニ・MLLMは、異なるモダリティの特徴を異なる「外部言語」として扱い、統一された空間内での相互モーダル相互作用と理解を可能にする。 関連研究の進展を促進するため,Omni-MLLMの総合的な紹介をコミュニティに提供するため,47件の関連論文をまとめた。 我々はまず,Omni-MLLMの4つのコアコンポーネントについて説明する。 次に,「アライメント事前学習」と「インストラクション微調整」によって達成された効果的な統合について紹介し,オープンソースデータセットとインタラクション機能のテストについて議論する。 最後に、現在のOmni-MLLMに直面する主な課題を概説し、今後の方向性を概説する。

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