核心概念
大規模言語モデルを基盤とし、視覚、音声などの多様なモダリティを活用することで、従来の手法では実現が難しかった機能を実現できる可能性を示す。
要約
本論文は、大規模言語モデルを基盤とした多様モダリティ処理の最新動向をサーベイしている。
まず、大規模言語モデルの特徴と限界を説明し、それを補完するためのマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の登場について述べる。MLLM は、視覚、音声などの多様なモダリティを活用することで、従来の手法では実現が難しかった機能を実現できる可能性を示している。
次に、MLLM の主要な4つのアプローチを紹介する:
多様モダリティ命令チューニング (Multimodal Instruction Tuning, M-IT): 命令に基づいて多様モダリティを処理する手法。命令に合わせて入力データを構築し、言語モデルを多様モダリティ対応に改良する。
多様モダリティインコンテキスト学習 (Multimodal In-Context Learning, M-ICL): 少数の事例を活用して、新しい課題に適応する手法。
多様モダリティ推論連鎖 (Multimodal Chain of Thought, M-CoT): 複雑な推論タスクを、中間ステップを含む推論連鎖として捉える手法。
言語モデル支援視覚推論 (LLM-Aided Visual Reasoning, LAVR): 言語モデルを中心とした視覚推論システムの構築手法。
各アプローチの詳細と、それらを組み合わせた事例について解説する。また、MLLM の評価方法についても議論する。
最後に、MLLM の課題と今後の研究方向性を示す。MLLM は発展途上の分野であり、知覚能力の向上、推論の堅牢性向上、命令理解能力の向上、パラメータ効率的な学習手法の開発など、多くの課題が残されている。
統計
大規模言語モデルは、データサイズと規模の拡大により、インコンテキスト学習、命令理解、推論連鎖などの驚くべき能力を発揮している。
大規模言語モデルは本質的に視覚情報を理解できないが、視覚モデルとの相補性から、マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) が登場している。
MLLM は人間の知覚に近く、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、幅広いタスクに対応できる可能性がある。
引用
"MLLM は人間の知覚に近く、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供し、幅広いタスクに対応できる可能性がある。"
"大規模言語モデルは本質的に視覚情報を理解できないが、視覚モデルとの相補性から、マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) が登場している。"