論文の概要: Multilingual Vision-Language Models, A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22123v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 09:46:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.344404
• Title: Multilingual Vision-Language Models, A Survey
• Title（参考訳）: 多言語視覚言語モデルの検討
• Authors: Andrei-Alexandru Manea, Jindřich Libovický,
• Abstract要約: 本研究では,言語間でテキストや画像を処理する多言語視覚言語モデルについて検討する。 エンコーダのみおよび生成アーキテクチャにまたがる31のモデルと21のベンチマークをレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9722250595763385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This survey examines multilingual vision-language models that process text and images across languages. We review 31 models and 21 benchmarks, spanning encoder-only and generative architectures, and identify a key tension between language neutrality (consistent cross-lingual representations) and cultural awareness (adaptation to cultural contexts). Current training methods favor neutrality through contrastive learning, while cultural awareness depends on diverse data. Two-thirds of evaluation benchmarks use translation-based approaches prioritizing semantic consistency, though recent work incorporates culturally grounded content. We find discrepancies in cross-lingual capabilities and gaps between training objectives and evaluation goals.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,言語間でテキストや画像を処理する多言語視覚言語モデルについて検討する。 エンコーダのみおよび生成アーキテクチャにまたがる31のモデルと21のベンチマークをレビューし、言語中立性(一貫性のある言語間表現)と文化意識(文化的文脈への適応)の主な緊張関係を明らかにする。 現在の学習方法は、対照的な学習を通して中立性を好むが、文化的な意識は多様なデータに依存している。 評価ベンチマークの3分の2は、セマンティック一貫性を優先する翻訳ベースのアプローチを使用している。 訓練目標と評価目標の間には,言語間能力とギャップがある。

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