大規模マルチモーダルプリトレーニングモデル：包括的な調査

Concetti Chiave

大規模なマルチモーダルデータを活用し、自己教師あり学習によって事前学習された大規模なマルチモーダルモデルは、さまざまな下流タスクで優れた性能を発揮する。

Sintesi

本論文は、大規模マルチモーダルプリトレーニングモデル(MM-PTMs)に関する包括的な調査を行っている。

まず、従来の深層学習手法とシングルモーダルのプリトレーニングモデルについて概説する。次に、MM-PTMsの定義、主要な課題、および利点について説明する。

大規模なマルチモーダルデータの収集と前処理、ネットワークアーキテクチャの設計、最適化目的関数の設計、知識強化プリトレーニングなど、MM-PTMsの主要な構成要素について詳しく解説する。

さらに、MM-PTMsの有効性を検証するための下流タスク(生成、分類、回帰)についても紹介する。最後に、MM-PTMsに関する今後の研究方向性を提示する。

Statistiche

大規模なマルチモーダルデータセットを活用することで、事前学習された大規模モデルの汎用性と性能が大幅に向上する。
従来の単一モーダルモデルでは解決が困難だった課題に対しても、MM-PTMsは優れた性能を発揮できる。
MM-PTMsの訓練には膨大な計算リソースが必要となるため、適切なハードウェアサポートが不可欠である。

Citazioni

"大規模なマルチモーダルデータを活用し、自己教師あり学習によって事前学習された大規模なマルチモーダルモデルは、さまざまな下流タスクで優れた性能を発揮する。"
"従来の単一モーダルモデルでは解決が困難だった課題に対しても、MM-PTMsは優れた性能を発揮できる。"
"MM-PTMsの訓練には膨大な計算リソースが必要となるため、適切なハードウェアサポートが不可欠である。"

Approfondimenti chiave tratti da

Large-scale Multi-Modal Pre-trained Models

by Xiao Wang,Gu... alle arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.10035.pdf

Domande più approfondite

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