LLMによる多様な情報の要約は挑戦的であり、GPT-4などの最新技術でも高いカバレッジを達成することは困難である。
論文は、CLIPによる対照的学習を用いた新しいアーキテクチャを提案し、マルチモーダル特徴のアライメントを行うことで、多様なタスクで優れたパフォーマンスを達成することを示しています。
