論文の概要: From Specific-MLLMs to Omni-MLLMs: A Survey on MLLMs Aligned with Multi-modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11694v3
• Date: Tue, 04 Mar 2025 01:47:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:12:13.314421
• Title: From Specific-MLLMs to Omni-MLLMs: A Survey on MLLMs Aligned with Multi-modalities
• Title（参考訳）: 特定MLLMからOmni-MLLMへ:マルチモダリティを考慮したMLLMに関する調査
• Authors: Shixin Jiang, Jiafeng Liang, Jiyuan Wang, Xuan Dong, Heng Chang, Weijiang Yu, Jinhua Du, Ming Liu, Bing Qin,
• Abstract要約: Omni-MLLMは、Omni-Modalの理解と生成を目指している。 我々はまず,Omni-MLLMの4つのコアコンポーネントについて,統一マルチモーダルモデリングについて説明する。 次に、2段階のトレーニングによって達成された効果的な統合を紹介し、対応するデータセットについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.960115362862386
• License:
• Abstract: To tackle complex tasks in real-world scenarios, more researchers are focusing on Omni-MLLMs, which aim to achieve omni-modal understanding and generation. Beyond the constraints of any specific non-linguistic modality, Omni-MLLMs map various non-linguistic modalities into the embedding space of LLMs and enable the interaction and understanding of arbitrary combinations of modalities within a single model. In this paper, we systematically investigate relevant research and provide a comprehensive survey of Omni-MLLMs. Specifically, we first explain the four core components of Omni-MLLMs for unified multi-modal modeling with a meticulous taxonomy that offers novel perspectives. Then, we introduce the effective integration achieved through two-stage training and discuss the corresponding datasets as well as evaluation. Furthermore, we summarize the main challenges of current Omni-MLLMs and outline future directions. We hope this paper serves as an introduction for beginners and promotes the advancement of related research. Resources have been made publicly available at https://github.com/threegold116/Awesome-Omni-MLLMs.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のシナリオで複雑なタスクに取り組むために、より多くの研究者がOmni-MLLMsに注目している。 特定の非言語的モダリティの制約を超えて、Omni-MLLM は様々な非言語的モダリティを LLM の埋め込み空間にマッピングし、単一のモデル内の任意のモダリティの組み合わせの相互作用と理解を可能にする。 本稿では,関連研究を体系的に調査し,Omni-MLLMの総合的な調査を行う。 具体的には,Omni-MLLMの4つの中核成分について,新しい視点を提供する巧妙な分類法と統合マルチモーダルモデリングについて説明する。 次に,2段階のトレーニングによって達成された効果的な統合について紹介し,対応するデータセットと評価について議論する。 さらに,現在のOmni-MLLMの主な課題を概説し,今後の方向性を概説する。 本論文が初心者の紹介として役立ち,関連研究の進展を促進することを願っている。 リソースはhttps://github.com/ Threegold116/Awesome-Omni-MLLMsで公開されている。

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