2 分で読了
0 views

大規模マルチモーダル事前学習モデルの総合調査

(Large-scale Multi-Modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近社内で「マルチモーダル」って言葉が出てきましてね。部下からはAIを入れれば何でもできると聞かされてますが、費用対効果がよく見えません。要するに我が社の現場で何が変わるんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。まず結論だけを先に言うと、マルチモーダルは「画像や音声、文章といった複数種類の情報を一つにまとめて学習する仕組み」です。これにより現場の判断支援や作業自動化がより現実的にできますよ。

田中専務

ほう、それは分かりやすい。ただ、具体的にはどの程度のデータや計算資源が必要なんですか。うちの設備で回せますかね。

AIメンター拓海

いい質問です。要点を3つに分けて説明しますね。1つ目、学習には大量データと計算を要するが、我々が使うのは既に学習済みの大規模モデルの

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
オントロジー対応ネットワークによるゼロショット手描きスケッチ画像検索
(ONTOLOGY-AWARE NETWORK FOR ZERO-SHOT SKETCH-BASED IMAGE RETRIEVAL)
次の記事
過剰パラメータ化が勾配降下法の収束を指数関数的に遅くする
(Over-Parameterization Exponentially Slows Down Gradient Descent for Learning a Single Neuron)
関連記事
フィードバックグラフが非公開のオンライン学習
(Online Learning with Feedback Graphs Without the Graphs)
超重力ブラックホールの対称性軌道
(Symmetry Orbits of Supergravity Black Holes)
テラヘルツ・ナノ共鳴器の場増強を3万倍以上に高める高速逆設計
(Over 30,000-fold field enhancement of terahertz nanoresonators enabled by rapid inverse design)
モノリシックアプリケーションからマイクロサービスへの移行を支援するAIガイド依存解析
(CARGO: AI-Guided Dependency Analysis for Migrating Monolithic Applications to Microservices Architecture)
トポロジカルデータ解析に基づくLightGBM頑健化最適化アルゴリズム
(LightGBM robust optimization algorithm based on topological data analysis)
ゼロ入力AIの理論的枠組み
(ZIA: A Theoretical Framework for Zero-Input AI)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む