A Survey of Multimodal Large Language Model from A Data-centric Perspective

📄 arXiv: 2405.16640v2 📥 PDF

作者: Tianyi Bai, Hao Liang, Binwang Wan, Yanran Xu, Xi Li, Shiyu Li, Ling Yang, Bozhou Li, Yifan Wang, Bin Cui, Ping Huang, Jiulong Shan, Conghui He, Binhang Yuan, Wentao Zhang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.MM

发布日期: 2024-05-26 (更新: 2024-07-18)

💡 一句话要点

数据驱动视角下的多模态大语言模型（MLLM）综述研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 数据驱动 预训练 数据集评估 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有MLLM研究面临多模态数据准备和评估的挑战，缺乏系统性的数据视角分析。
  2. 本综述以数据为中心，深入研究MLLM预训练和适应阶段的数据准备方法，并分析评估方法。
  3. 通过对数据集和基准的分析，为研究人员提供MLLM数据驱动方面的深入理解，促进创新。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLM）通过整合和处理来自文本、视觉、音频、视频和3D环境等多种模态的数据，增强了标准大语言模型的能力。数据在这些模型的开发和改进中起着关键作用。本综述从数据中心视角全面回顾了MLLM的相关文献。具体而言，我们探讨了在MLLM的预训练和适应阶段准备多模态数据的方法。此外，我们分析了数据集的评估方法，并回顾了用于评估MLLM的基准。我们的综述还概述了潜在的未来研究方向。这项工作旨在为研究人员提供对MLLM数据驱动方面的详细理解，从而促进该领域的进一步探索和创新。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大语言模型（MLLM）研究在数据处理方面面临诸多挑战。例如，如何有效地准备和整合来自不同模态的数据，如何评估多模态数据的质量和多样性，以及如何设计合适的基准来评估MLLM的性能。现有方法在数据处理的系统性和全面性方面存在不足，缺乏一个以数据为中心的视角来审视MLLM的发展。

核心思路：本综述的核心思路是从数据驱动的角度出发，全面回顾和分析MLLM的研究进展。通过深入研究MLLM在预训练和适应阶段的数据准备方法，以及数据集的评估方法和基准，旨在为研究人员提供一个系统性的数据视角，从而更好地理解MLLM的优势和局限性，并为未来的研究方向提供指导。

技术框架：本综述的技术框架主要包括三个方面：多模态数据准备、数据集评估和基准测试。首先，对MLLM预训练和适应阶段的数据准备方法进行详细的分析，包括数据收集、清洗、标注和增强等。其次，对现有的多模态数据集的评估方法进行总结和比较，包括评估指标、评估流程和评估结果等。最后，对用于评估MLLM性能的基准进行回顾，包括基准数据集、评估任务和评估协议等。

关键创新：本综述的关键创新在于其数据驱动的视角。与以往的MLLM综述不同，本综述不是从模型架构或训练算法的角度出发，而是从数据的角度出发，深入研究MLLM的数据准备、评估和基准测试。这种数据驱动的视角能够更好地揭示MLLM的本质和发展趋势。

关键设计：本综述的关键设计在于其全面的文献回顾和深入的分析。通过对大量的MLLM相关文献进行梳理和总结，本综述能够全面地反映MLLM的研究进展。同时，通过对数据准备方法、数据集评估方法和基准测试的深入分析，本综述能够揭示MLLM的内在机制和潜在问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述全面回顾了MLLM领域的数据准备、评估方法和基准测试，为研究人员提供了系统性的数据视角。通过分析现有方法的优缺点，指出了未来研究方向，例如如何更好地处理长尾数据、如何设计更有效的评估指标等。该综述为MLLM的进一步发展奠定了基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断、教育等领域。通过提升MLLM对多模态数据的理解和处理能力，可以实现更智能、更高效的人机交互，为各行业带来实际价值。未来，该研究将推动多模态人工智能技术的发展，促进跨模态信息融合和知识发现。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) enhance the capabilities of standard large language models by integrating and processing data from multiple modalities, including text, vision, audio, video, and 3D environments. Data plays a pivotal role in the development and refinement of these models. In this survey, we comprehensively review the literature on MLLMs from a data-centric perspective. Specifically, we explore methods for preparing multimodal data during the pretraining and adaptation phases of MLLMs. Additionally, we analyze the evaluation methods for the datasets and review the benchmarks for evaluating MLLMs. Our survey also outlines potential future research directions. This work aims to provide researchers with a detailed understanding of the data-driven aspects of MLLMs, fostering further exploration and innovation in this field.