A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks

📄 arXiv: 2408.01319v1 📥 PDF

作者: Jiaqi Wang, Hanqi Jiang, Yiheng Liu, Chong Ma, Xu Zhang, Yi Pan, Mengyuan Liu, Peiran Gu, Sichen Xia, Wenjun Li, Yutong Zhang, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Tianyang Zhong, Bao Ge, Tuo Zhang, Ning Qiang, Xintao Hu, Xi Jiang, Xin Zhang, Wei Zhang, Dinggang Shen, Tianming Liu, Shu Zhang

分类: cs.AI

发布日期: 2024-08-02

💡 一句话要点

综述多模态大语言模型在不同任务中的性能与挑战，并展望未来研究方向

🎯 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 自然语言处理 计算机视觉 音频处理 多模态融合 深度学习 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有单模态系统难以应对复杂现实世界应用，多模态数据融合是关键挑战。
  2. 本文全面综述MLLM在多模态任务中的应用，并分析不同模型侧重点与不足。
  3. 通过分析MLLM的性能与挑战，为未来研究方向提供有价值的参考与指导。

📝 摘要（中文）

在数据爆炸式增长和技术快速进步的时代，多模态大语言模型（MLLMs）正处于人工智能（AI）系统的前沿。MLLMs旨在无缝集成包括文本、图像、视频、音频和生理序列在内的多种数据类型，从而解决远超单模态系统能力的复杂现实世界应用。本文系统地梳理了MLLM在自然语言、视觉和音频等多模态任务中的应用。我们还对不同MLLM在任务中的关注点进行了比较分析，并深入了解了当前MLLM的缺点，并为未来的研究提出了潜在的方向。通过这些讨论，本文希望为MLLM的进一步发展和应用提供有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：当前人工智能系统在处理复杂现实世界问题时，面临着单模态信息不足的挑战。现有的单模态大语言模型无法有效整合多种模态的数据，限制了其在需要综合理解多种信息场景下的应用。因此，如何构建能够有效融合文本、图像、视频、音频等多种模态信息的大语言模型，是当前研究的重点和难点。

核心思路：本文的核心思路是对现有的多模态大语言模型进行全面的梳理和分析，从其在不同任务中的应用、模型关注点、存在的不足以及未来发展方向等方面进行深入探讨。通过对比分析不同模型的优缺点，为研究人员提供更清晰的认识，从而促进多模态大语言模型的进一步发展。

技术框架：本文主要通过文献调研和分析的方法，对现有的多模态大语言模型进行分类和总结。技术框架主要包括以下几个方面：1) 概述多模态大语言模型的基本概念和发展历程；2) 梳理MLLM在自然语言、视觉和音频等不同模态任务中的应用；3) 比较分析不同MLLM在任务中的侧重点；4) 总结当前MLLM存在的不足和挑战；5) 展望未来多模态大语言模型的研究方向。

关键创新：本文的创新之处在于对多模态大语言模型进行了全面的综述，并从多个角度对其进行了深入的分析。与以往的综述文章相比，本文更加关注不同模型在不同任务中的表现差异，并对模型的优缺点进行了详细的对比。此外，本文还对未来多模态大语言模型的发展方向提出了新的见解，为研究人员提供了有价值的参考。

关键设计：本文主要通过对现有文献的分析和总结，没有涉及具体的模型设计。但是，在分析不同模型的性能时，本文关注了模型的输入模态、模型结构、训练方法以及损失函数等关键设计因素。例如，对于视觉语言模型，本文关注其如何将图像特征与文本特征进行融合，以及如何设计损失函数来优化模型的性能。对于音频语言模型，本文关注其如何将音频信号转换为文本表示，以及如何利用大语言模型来生成自然语言描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文对现有MLLM在自然语言、视觉和音频等任务中的应用进行了系统性梳理，并对比分析了不同模型在任务中的侧重点。通过分析现有模型的不足，为未来研究方向提供了有价值的参考。例如，指出了当前MLLM在处理长序列数据、跨模态推理和生成高质量文本等方面仍存在挑战。

🎯 应用场景

该研究成果对多模态人工智能系统的发展具有重要意义，可应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断、教育娱乐等领域。通过融合多种感官信息，MLLM能够更全面、准确地理解用户意图和环境信息，从而提供更智能、个性化的服务。未来，随着多模态数据获取和处理技术的不断进步，MLLM将在更多领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In an era defined by the explosive growth of data and rapid technological advancements, Multimodal Large Language Models (MLLMs) stand at the forefront of artificial intelligence (AI) systems. Designed to seamlessly integrate diverse data types-including text, images, videos, audio, and physiological sequences-MLLMs address the complexities of real-world applications far beyond the capabilities of single-modality systems. In this paper, we systematically sort out the applications of MLLM in multimodal tasks such as natural language, vision, and audio. We also provide a comparative analysis of the focus of different MLLMs in the tasks, and provide insights into the shortcomings of current MLLMs, and suggest potential directions for future research. Through these discussions, this paper hopes to provide valuable insights for the further development and application of MLLM.