From Linguistic Giants to Sensory Maestros: A Survey on Cross-Modal Reasoning with Large Language Models

📄 arXiv: 2409.18996v1 📥 PDF

作者: Shengsheng Qian, Zuyi Zhou, Dizhan Xue, Bing Wang, Changsheng Xu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2024-09-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述：利用大型语言模型进行跨模态推理的研究进展与挑战

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

关键词: 跨模态推理 大型语言模型 多模态融合 人工智能 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有跨模态推理方法在处理复杂和抽象的推理任务时存在局限性，难以有效整合不同模态的信息。
  2. 该综述旨在系统性地分析利用大型语言模型进行跨模态推理的现有方法，并提供一个全面的分类框架。
  3. 通过对现有模型的分析，该综述总结了当前方法面临的挑战，并指出了未来可能的研究方向。

📝 摘要（中文）

跨模态推理(CMR)是一种复杂的综合和推理过程，它跨越不同的感觉模态，并被认为是在迈向更复杂和拟人化的人工智能系统中的一项关键能力。大型语言模型(LLM)是一类专门设计用于大规模解析、生成和处理人类语言的AI算法。最近，将LLM应用于解决CMR任务已成为提高其有效性的一种新的主流方法。本综述详细阐述了当前使用LLM进行CMR的方法，并将其分为详细的三层分类法。此外，本综述还深入研究了该领域原型模型的主要设计策略和操作技术。此外，它还阐明了LLM在CMR集成中面临的普遍挑战，并确定了未来的研究方向。总而言之，本综述旨在通过为学者提供全面而详细的视角，展示当前研究的前沿，同时指出潜在的进步途径，从而加速这一新兴领域的发展。

🔬 方法详解

问题定义：跨模态推理旨在综合来自不同感觉模态的信息，并进行推理。现有方法，尤其是早期方法，在处理复杂推理和有效融合不同模态信息方面存在局限性。大型语言模型（LLMs）的出现为解决这些问题提供了新的思路，但如何有效地利用LLMs进行跨模态推理仍然是一个挑战。

核心思路：该综述的核心思路是对现有利用LLMs进行跨模态推理的方法进行系统性的分类和分析，从而为研究人员提供一个全面的视角，了解当前的研究进展和面临的挑战。通过对不同方法的比较，可以更好地理解LLMs在跨模态推理中的作用，并为未来的研究提供指导。

技术框架：该综述构建了一个三层分类框架，对现有方法进行了详细的分类。具体的技术框架包括：1）对跨模态推理任务进行定义和分类；2）对利用LLMs进行跨模态推理的不同方法进行归纳和总结；3）分析不同方法的优缺点，并指出未来的研究方向。

关键创新：该综述的关键创新在于构建了一个全面的分类框架，对现有利用LLMs进行跨模态推理的方法进行了系统性的分析。该框架可以帮助研究人员更好地理解当前的研究进展，并为未来的研究提供指导。此外，该综述还指出了当前方法面临的挑战，并提出了未来的研究方向。

关键设计：该综述的关键设计在于其三层分类框架，该框架能够有效地对现有方法进行分类和比较。具体的分类标准包括：1）LLMs在跨模态推理中的作用；2）不同模态信息的融合方式；3）推理过程的实现方式。此外，该综述还对不同方法的性能进行了比较，并分析了其优缺点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述论文系统性地整理了当前利用大型语言模型进行跨模态推理的研究，并构建了一个三层分类框架。通过对现有方法的分析，总结了当前方法面临的挑战，并指出了未来可能的研究方向，为该领域的研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究对跨模态人工智能系统的发展具有重要意义，可应用于智能机器人、自动驾驶、医疗诊断、智能安防等领域。通过提升机器对多模态信息的理解和推理能力，可以实现更智能、更人性化的应用。

📄 摘要（原文）

Cross-modal reasoning (CMR), the intricate process of synthesizing and drawing inferences across divergent sensory modalities, is increasingly recognized as a crucial capability in the progression toward more sophisticated and anthropomorphic artificial intelligence systems. Large Language Models (LLMs) represent a class of AI algorithms specifically engineered to parse, produce, and engage with human language on an extensive scale. The recent trend of deploying LLMs to tackle CMR tasks has marked a new mainstream of approaches for enhancing their effectiveness. This survey offers a nuanced exposition of current methodologies applied in CMR using LLMs, classifying these into a detailed three-tiered taxonomy. Moreover, the survey delves into the principal design strategies and operational techniques of prototypical models within this domain. Additionally, it articulates the prevailing challenges associated with the integration of LLMs in CMR and identifies prospective research directions. To sum up, this survey endeavors to expedite progress within this burgeoning field by endowing scholars with a holistic and detailed vista, showcasing the vanguard of current research whilst pinpointing potential avenues for advancement. An associated GitHub repository that collects the relevant papers can be found at https://github.com/ZuyiZhou/Awesome-Cross-modal-Reasoning-with-LLMs