Survey of Large Multimodal Model Datasets, Application Categories and Taxonomy

要約

人工知能の急速に進化している分野であるマルチモーダル学習は、テキスト、画像、音声、ビデオなどのさまざまな種類のデータを統合して分析することにより、より汎用性が高く堅牢なシステムを構築することを目指しています。
多くの感覚を通じて情報を吸収する人間の能力にヒントを得たこの方法により、テキストからビデオへの変換、視覚的な質問応答、画像キャプションなどのアプリケーションが可能になります。
この概要では、マルチモーダル言語モデル (MLLM) をサポートするデータセットの最近の開発に焦点を当てています。
大規模なマルチモーダル データセットは、これらのモデルの徹底的なテストとトレーニングを可能にするため、不可欠です。
この研究では、この分野への貢献に重点を置き、トレーニング、ドメイン固有のタスク、現実世界のアプリケーション用のデータセットなど、さまざまなデータセットを調査しています。
また、さまざまなシナリオにおけるモデルのパフォーマンス、スケーラビリティ、および適用性を評価するためにベンチマーク データセットがいかに重要であるかについても強調します。
マルチモーダル学習は常に変化しているため、これらの障害を克服することで、AI 研究とアプリケーションが新たな高みに到達できるようになります。

要約(オリジナル)

Multimodal learning, a rapidly evolving field in artificial intelligence, seeks to construct more versatile and robust systems by integrating and analyzing diverse types of data, including text, images, audio, and video. Inspired by the human ability to assimilate information through many senses, this method enables applications such as text-to-video conversion, visual question answering, and image captioning. Recent developments in datasets that support multimodal language models (MLLMs) are highlighted in this overview. Large-scale multimodal datasets are essential because they allow for thorough testing and training of these models. With an emphasis on their contributions to the discipline, the study examines a variety of datasets, including those for training, domain-specific tasks, and real-world applications. It also emphasizes how crucial benchmark datasets are for assessing models’ performance in a range of scenarios, scalability, and applicability. Since multimodal learning is always changing, overcoming these obstacles will help AI research and applications reach new heights.

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