論文の概要: Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08826v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 23:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:03.959933
• Title: Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: Ask in any Modality: Aprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augmented Generation
• Authors: Mohammad Mahdi Abootorabi, Amirhosein Zobeiri, Mahdi Dehghani, Mohammadali Mohammadkhani, Bardia Mohammadi, Omid Ghahroodi, Mahdieh Soleymani Baghshah, Ehsaneddin Asgari,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の動的情報を統合することで問題を緩和する。 クロスモーダルアライメントと推論はMultimodal RAGに固有の課題をもたらし、従来の単調なRAGと区別する。 この調査は、より有能で信頼性の高いAIシステムを開発するための基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.549112678136113
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) struggle with hallucinations and outdated knowledge due to their reliance on static training data. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mitigates these issues by integrating external dynamic information enhancing factual and updated grounding. Recent advances in multimodal learning have led to the development of Multimodal RAG, incorporating multiple modalities such as text, images, audio, and video to enhance the generated outputs. However, cross-modal alignment and reasoning introduce unique challenges to Multimodal RAG, distinguishing it from traditional unimodal RAG. This survey offers a structured and comprehensive analysis of Multimodal RAG systems, covering datasets, metrics, benchmarks, evaluation, methodologies, and innovations in retrieval, fusion, augmentation, and generation. We precisely review training strategies, robustness enhancements, and loss functions, while also exploring the diverse Multimodal RAG scenarios. Furthermore, we discuss open challenges and future research directions to support advancements in this evolving field. This survey lays the foundation for developing more capable and reliable AI systems that effectively leverage multimodal dynamic external knowledge bases. Resources are available at https://github.com/llm-lab-org/Multimodal-RAG-Survey.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、静的トレーニングデータに依存しているため、幻覚や古い知識に苦しむ。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部の動的情報を統合することにより、現実的および更新的グラウンド化を緩和する。 マルチモーダル学習の最近の進歩は、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどの複数のモダリティを取り入れて生成された出力を強化するマルチモーダルRAGの開発につながっている。 しかし、クロスモーダルアライメントと推論はMultimodal RAGに固有の課題をもたらし、従来の単調RAGと区別する。 この調査は、データセット、メトリクス、ベンチマーク、評価、方法論、検索、融合、拡張、生成における革新をカバーし、構造化され包括的なマルチモーダルRAGシステム分析を提供する。 トレーニング戦略、ロバスト性強化、損失関数を精査するとともに、多様なマルチモーダルRAGシナリオを探索する。 さらに、この発展途上分野における進歩を支援するためのオープンチャレンジと今後の研究方向性についても論じる。 この調査は、マルチモーダルな動的外部知識ベースを効果的に活用する、より有能で信頼性の高いAIシステムを開発するための基盤となる。 リソースはhttps://github.com/llm-lab-org/Multimodal-RAG-Surveyで入手できる。

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