- MLLMsに対する興味が高まっている
- MLLMsは多様なデータに対処できる
- 多様なデータに対応できるGMMsの開発が注目されている
- FLMs、FVMs、FTMs、FGMsが基礎モデルとして進化している
- 時間系列モデルとグラフモデルの発展が遅れている
- GMMsには特定のコンポーネントが必要
- GMMsの開発には課題がある
- データセットやベンチマークの不足がある
- さまざまなモダリティをキャプチャーするための研究が必要
- AGI構築の基盤を築くためにGMMsの開発は重要
多様なデータに対応できるGMMsの開発はAIの将来にとって重要であり、特にAGIの構築を考える上で重要なステップであると考えられています。ただし、現在はデータセットやベンチマークの不足、特定のモダリティへの偏りなどの課題があります。特に医療分野などで利用されるような、サーマル情報などの未代表的なモダリティを捉えるための研究やイノベーションが必要です。これらの課題に取り組むことは、AGIのための基盤を築く上で重要な取り組みであると考えられます。
元記事: https://thenewstack.io/the-emergence-of-generalist-multimodal-ai-models/