[論文レビュー] A Survey on Image-text Multimodal Models

Ruifeng Guo, Jingxuan Wei+8 more|arXiv (Cornell University)|Sep 23, 2023

Sentiment Analysis and Opinion Mining被引用数 8

ひとこと要約

この調査は、画像とテキストのマルチモーダルモデルの進化、課題、技術、応用、未来の方向性を概観し、3段階の分類と5つの核心タスクカテゴリを提示します。

ABSTRACT

With the significant advancements of Large Language Models (LLMs) in the field of Natural Language Processing (NLP), the development of image-text multimodal models has garnered widespread attention. Current surveys on image-text multimodal models mainly focus on representative models or application domains, but lack a review on how general technical models influence the development of domain-specific models, which is crucial for domain researchers. Based on this, this paper first reviews the technological evolution of image-text multimodal models, from early explorations of feature space to visual language encoding structures, and then to the latest large model architectures. Next, from the perspective of technological evolution, we explain how the development of general image-text multimodal technologies promotes the progress of multimodal technologies in the biomedical field, as well as the importance and complexity of specific datasets in the biomedical domain. Then, centered on the tasks of image-text multimodal models, we analyze their common components and challenges. After that, we summarize the architecture, components, and data of general image-text multimodal models, and introduce the applications and improvements of image-text multimodal models in the biomedical field. Finally, we categorize the challenges faced in the development and application of general models into external factors and intrinsic factors, further refining them into 2 external factors and 5 intrinsic factors, and propose targeted solutions, providing guidance for future research directions. For more details and data, please visit our GitHub page: \url{https://github.com/i2vec/A-survey-on-image-text-multimodal-models}.

研究の動機と目的

• 画像-テキストのマルチモーダルモデルの基本概念と歴史的マイルストーンを明確化する。
• 進化を3段階に分類する提案を行う。
• 画像-テキストのマルチモーダルタスクを代表的技術とともに5つの主要タイプに分類する。
• 現在の課題を特定し、潜在的な研究方向性を概説する。
• 本分野の今後の学術研究を導くリファレンス資源を提供する。

提案手法

• 画像-テキストのマルチモーダルモデルの進化を導入時期と影響で3段階分類する新規提案。
• 5つの主要タイプにタスクを整理し、各カテゴリ内の進展と主要技術を調査する。
• 画像-テキストのマルチモーダルモデルにおける実用的な効果の事例研究と実例を提供する。
• データ・計算・アライメント・制約環境での適用可能性に関連する課題と限界を議論する。
• 特定の課題に対する将来の研究方向性と潜在的解決策を概説する。
• GitHubリポジトリを通じたコミュニティリソースと共同招待を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 画像-テキストのマルチモーダルモデルの発展段階はどのようで、現在の能力にどのように影響してきたか？
• RQ2 画像-テキストのマルチモーダルモデリングにおける5つの主要タスクカテゴリと、各カテゴリの進展を推進する技術は何か？
• RQ3 広範な採用と発展を妨げる主な課題と制約は何か？
• RQ4 データ・計算量・アライメント・解釈可能性の懸念に対処する今後の方向性と研究機会は何か？

主な発見

• 画像-テキストのマルチモーダルモデルは、影響力が増す3つの異なる段階を経て進展してきた。
• 現在の研究と応用を構成する5つのコアタスクタイプ—画像キャプTION生成、画像-テキスト照合、ビジュアル質問応答、視覚的アドレス付け、テキストから画像生成—を挙げる。
• 現在のマルチモーダルモデルは、 visionとlanguageの表現を統合するために大規模事前学習とクロスモーダル学習に依存する傾向が強くなっている。
• 主な課題には高い計算資源要件、データの可用性と品質、複雑なマルチモーダルアライメントと融合が含まれる。
• 新たな方向性として、クロスモーダルの大規模言語モデル、効率的な事前学習戦略、幻像を減らし解釈性と公平性を向上させる手法が強調されている。