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

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本文是LLM系列文章,针对《A Survey of Multimodal Large Language Model from A Data-centric Perspective》的翻译。

摘要

多模态大型语言模型 (MLLM) 通过集成和处理来自多种模态(包括文本、视觉、音频、视频和 3D 环境)的数据来增强标准大型语言模型的功能。数据在这些模型的开发和改进中起着关键作用。在这项调查中,我们从以数据为中心的角度全面回顾了有关 MLLM 的文献。 具体来说,我们探索了在 MLLM 的预训练和适应阶段准备多模态数据的方法。此外,我们还分析了数据集的评估方法,并回顾了评估 MLLM 的基准。我们的调查还概述了未来潜在的研究方向。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,促进该领域的进一步探索和创新。

1 引言

2 背景和分类

3 数据收集和处理

4 以数据为中心的预训练

5 以数据为中心的自适应

6 评估

7 未来方向

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