効率的なマルチモーダル大規模言語モデル：サーベイ

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タイトル: 効率的なマルチモーダル大規模言語モデル：サーベイ

リンク: https://arxiv.org/abs/2405.10739

概要:

過去1年間で、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は、視覚質問応答、視覚理解、推論などのタスクにおいて目覚ましい性能を示してきました。しかし、モデルサイズが大きく、トレーニングと推論のコストが高いことが、産業界や学術界におけるMLLMの普及を妨げてきました。そのため、特にエッジコンピューティングの分野では、効率的で軽量なMLLMの研究が大きな可能性を秘めています。本稿では、効率的なMLLMの現状について、包括的かつ体系的なレビューを行います。具体的には、代表的な効率的なMLLMの年表、効率的な構造と戦略の研究状況、およびアプリケーションについてまとめます。最後に、現在の効率的なMLLM研究の限界と、将来有望な方向性について議論します。詳細は、GitHubリポジトリ（https://github.com/lijiannuist/Efficient-Multimodal-LLMs-Survey）をご覧ください。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• llm
• survey
• new-label: efficient-ml

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論文要約

論文要約: 効率的なマルチモーダル大規模言語モデル：サーベイ

この論文は、複数の情報タイプ（例：テキスト、画像）を理解できるAIである マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の効率化に焦点を当てています。

要点:

• MLLMは高性能だが、巨大でコストがかかる という課題がある。
• 本論文は、効率的なMLLM の研究に焦点を当て、以下の内容を網羅的にレビューする。
  • 代表的な効率的なMLLMの歴史
  • 効率的な構造と戦略の研究動向
  • 応用例
• 最後に、効率的なMLLM研究の課題と将来性について議論する。

要点補足:

• 効率化 は、特にスマートフォンやIoT機器などの エッジコンピューティング でMLLMを活用するために重要。
• この論文は、効率的なMLLMの研究開発を促進することを目指している。

詳細:

• 論文のGitHubリポジトリ: https://github.com/lijiannuist/Efficient-Multimodal-LLMs-Survey