2024年6月8日に開催される「JDLA Generative AI Test 2024 #1 」にむけての勉強を行います。今回もまた生成AIを利用した勉強法でチャレンジします。

※サムネイル画像はDaVinch.aiで生成しました

大規模言語モデルのマルチモーダル化の動向と原因について理解している。

あなたは生成AIの理解度テストを作成する担当者です。
もしあなたがマルチモーダル化の動向について試験問題を作成する場合、最新の動向を踏まえてどのようなキーワードを用いますか？キーワードを１０個挙げてください。

マルチモーダルLLMの動向：理解度テスト用10のキーワード

1. ビジョン・言語融合:

• 画像とテキストを同時に処理し、より深い理解と生成を実現

• 画像キャプション生成、画像質問応答、視覚的に指示された文章生成などが可能

2. 音声・言語融合:

• 音声とテキストを同時に処理し、音声認識、音声生成、音声翻訳などを高精度化

• 音声指示による情報検索、音声会話型AI、音声付きのストーリー生成などが可能

3. マルチモーダルデータセット:

• 画像、音声、テキストなどのマルチモーダルデータを活用した学習

• 従来の単一モーダルデータセットよりも、より自然で多様なデータで学習可能

• マルチモーダルデータセットの公開や作成が活発化

4. マルチモーダルタスク:

• 画像とテキスト、音声とテキストなど、複数のモーダルを扱うタスクへの適用

• マルチモーダル質問応答、マルチモーダル要約、マルチモーダルストーリー生成などが可能

• より複雑で人間らしいタスクへの適用が進む

5. マルチモーダルアーキテクチャ:

• 画像、音声、テキストなどの異なるモーダルデータを処理するためのアーキテクチャ設計

• Transformer、ViT、Speech-Transformerなどのエンコーダー・デコーダー構造

• マルチモーダル情報を効率的に統合し、処理するアーキテクチャの開発

6. マルチモーダル学習アルゴリズム:

• マルチモーダルデータセットを効率的に学習するためのアルゴリズム開発

• 自己教師あり学習、マルチモーダルアテンション、マルチモーダルコントラスト学習などが活用

• より効率的で高精度な学習アルゴリズムの開発

7. マルチモーダル評価指標:

• マルチモーダルLLMの性能を評価するための指標開発

• マルチモーダルBLEU、マルチモーダルCIDEr、マルチモーダルROUGEなどが代表例

• 従来の単一モーダル指標に加え、マルチモーダル情報の整合性などを評価

8. マルチモーダルアプリケーション:

• マルチモーダルLLMを活用した様々なアプリケーション開発

• マルチモーダルチャットボット、マルチモーダルコンテンツ作成ツール、マルチモーダル検索エンジンなどが登場

• 教育、医療、エンターテイメントなど様々な分野での応用

9. マルチモーダル倫理:

• マルチモーダルLLMにおける倫理的な課題への取り組み

• バイアス、プライバシー、フェイクニュースなどの問題

• マルチモーダルLLMの開発・利用における倫理ガイドラインの策定

10. マルチモーダル未来:

• マルチモーダルLLM技術のさらなる発展と社会への影響

• より自然で人間らしいコミュニケーション、情報検索、コンテンツ生成が可能に

• マルチモーダルLLMが社会に与えるプラス・マイナス両面の影響を検討