論文の概要: Tackling Multimodal Learning Challenges with Mixture-of-Expert: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27431v1
- Date: Fri, 22 May 2026 05:01:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.2661
- Title: Tackling Multimodal Learning Challenges with Mixture-of-Expert: A Survey
- Title（参考訳）: Mixture-of-Expertによるマルチモーダル学習課題への取り組み
- Authors: Liangwei Nathan Zheng, Wei Emma Zhang, Olaf Maennel, Lin Yue, Weitong Chen,
- Abstract要約: Mixture-of-Experts (MoE)は、マルチモーダル学習のための自然な互換性とスケーラブルなフレームワークを提供する。
既存の調査では、メソッド分類学とは独立して、マルチモーダル学習またはMoEを評価する傾向にある。
この調査は、中心的な問いに答えることでギャップを埋める:textit MoEはマルチモーダルな課題を効果的に解決するのか?
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.493180287898381
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) presents a naturally compatible and scalable framework for multimodal learning, demonstrating strong adaptability across diverse modalities and tasks. Despite its growing success, a comprehensive and systematic review on the MoE metho addressing multimodal challenges remains lacking. Existing surveys tend to evaluate either multimodal learning or MoE independently from method taxonomy, overlooking the unique interplay between them. This survey fills that gap by answering a central question: \textit{How does MoE effectively resolve multimodal challenges?} We approach this from three key perspectives: (1) \textbf{MoE as an Efficient Multimodal Engine:} enabling scalable multimodal modeling by decoupling computational cost from parameter growth and mitigating modality redundancy through selective expert activation; (2) \textbf{MoE as a Multimodal Representation Learner:} integrating complementary multi-opinion expert knowledge to enrich alignment and interaction representations; and (3) \textbf{MoE as a Multimodal Adapter:} providing a modular and flexible mechanism to model imperfect data scenarios such as modality imbalance and missing modality. Through our extensive literature review, we identify critical research gaps, including interpretable routing, expert communication, modality integration, and lifelong multimodal learning. We position this survey as a foundation for future research toward interpretable and sustainable multimodal Mixture-of-Experts system.
- Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)は、マルチモーダル学習のための自然に互換性がありスケーラブルなフレームワークを提供する。
この成功にもかかわらず、マルチモーダルな課題に対処するMoEのメソに関する包括的で体系的なレビューは、まだ不十分である。
既存の調査では、メソッド分類学とは独立してマルチモーダル学習またはMoEを評価し、それら間のユニークな相互作用を見越す傾向にある。
この調査は、中心的な質問に答えることでギャップを埋める: \textit{MoEは、いかにしてマルチモーダルな課題を効果的に解決するのか?
1) パラメータ成長から計算コストを分離し,選択的エキスパートアクティベーションを通じてモダリティ冗長性を緩和することで,スケーラブルなマルチモーダルモデリングを可能にすること,(2) 多モーダル表現学習者:} 相補的多モーダル専門家の知識を統合してアライメントと相互作用の表現を強化すること,(3) マルチモーダル適応者:} モダリティの不均衡やモダリティの欠如といった不完全なデータシナリオをモデル化するモジュール的で柔軟なメカニズムを提供すること。
文献レビューを通じて、解釈可能なルーティング、専門家のコミュニケーション、モダリティ統合、生涯にわたるマルチモーダル学習など、重要な研究ギャップを特定した。
我々は,この調査を,解釈可能かつ持続可能なマルチモーダル・ミックス・オブ・エキスパートシステムに向けた今後の研究基盤として位置付ける。
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