論文の概要: MERLIN: Building Low-SNR Robust Multimodal LLMs for Electromagnetic Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08174v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 09:53:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.749365
• Title: MERLIN: Building Low-SNR Robust Multimodal LLMs for Electromagnetic Signals
• Title（参考訳）: MERLIN:電磁信号用低SNRロバスト多モード膜の構築
• Authors: Junyu Shen, Zhendong She, Chenghanyu Zhang, Yuchuang Sun, Luqing Luo, Dingwei Tan, Zonghao Guo, Bo Guo, Zehua Han, Wupeng Xie, Yaxin Mu, Peng Zhang, Peipei Li, Fengxiang Wang, Yangang Sun, Maosong Sun,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は電磁(EM)領域を前進させるために有望な青写真を提供する。 一般的なアプローチは、タスク固有のアーキテクチャやパイプラインアーキテクチャを使う代わりに、ネイティブMLLMパラダイムから逸脱することが多い。 EMドメインにおけるMLLMの基礎を確立するために,三部構成のコントリビューションを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.75582499337459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paradigm of Multimodal Large Language Models (MLLMs) offers a promising blueprint for advancing the electromagnetic (EM) domain. However, prevailing approaches often deviate from the native MLLM paradigm, instead using task-specific or pipelined architectures that lead to fundamental limitations in model performance and generalization. Fully realizing the MLLM potential in EM domain requires overcoming three main challenges: (1) Data. The scarcity of high-quality datasets with paired EM signals and descriptive text annotations used for MLLMs pre-training; (2) Benchmark. The absence of comprehensive benchmarks to systematically evaluate and compare the performance of models on EM signal-to-text tasks; (3) Model. A critical fragility in low Signal-to-Noise Ratio (SNR) environments, where critical signal features can be obscured, leading to significant performance degradation. To address these challenges, we introduce a tripartite contribution to establish a foundation for MLLMs in the EM domain. First, to overcome data scarcity, we construct and release EM-100k, a large-scale dataset comprising over 100,000 EM signal-text pairs. Second, to enable rigorous and standardized evaluation, we propose EM-Bench, the most comprehensive benchmark featuring diverse downstream tasks spanning from perception to reasoning. Finally, to tackle the core modeling challenge, we present MERLIN, a novel training framework designed not only to align low-level signal representations with high-level semantic text, but also to explicitly enhance model robustness and performance in challenging low-SNR environments. Comprehensive experiments validate our method, showing that MERLIN is state-of-the-art in the EM-Bench and exhibits remarkable robustness in low-SNR settings.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)のパラダイムは、電磁(EM)領域を前進させるための有望な青写真を提供する。 しかし、一般的なアプローチはMLLMのパラダイムから逸脱することが多く、代わりにタスク固有のアーキテクチャやパイプラインアーキテクチャを使って、モデルの性能と一般化の根本的な制限を導いている。 EMドメインにおけるMLLMの可能性を完全に認識するには、3つの大きな課題を克服する必要がある。 MLLMの事前学習に使用するペアEM信号と記述テキストアノテーションを用いた高品質データセットの不足(2)ベンチマーク EM信号対テキストタスクにおけるモデルの性能を体系的に評価し比較するための包括的なベンチマークが存在しないこと。 低信号対雑音比(SNR)環境では、重要な信号の特徴が隠蔽され、性能が著しく低下する。 これらの課題に対処するために、EMドメインにおけるMLLMの基礎を確立するための三部作の貢献を紹介する。 まず,データ不足を克服するために,10万以上のEM信号テキストペアからなる大規模データセットEM-100kを構築し,リリースする。 第二に、厳密で標準化された評価を可能にするために、認識から推論まで多様な下流タスクを特徴とする最も包括的なベンチマークであるEM-Benchを提案する。 MERLINは,低レベルな信号表現を高レベルなセマンティックテキストに整合させるだけでなく,低SNR環境に挑戦する際のモデルロバスト性や性能を明確化するための新しいトレーニングフレームワークである。 MERLINはEM-Benchの最先端技術であり,低SNR環境では顕著な堅牢性を示す。

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