- 大規模言語モデル（LLM）の進化に刺激を受け、多様な大規模言語モデル（MLLM）の開発が進む。
- 早期のMLLMの取り組みは、LLaVA、MiniGPT-4、InstructBLIPなど、著しい多様な理解能力を示す。
- Transformerモデルは、自然言語処理において逐次生成モデリングで大きな成功を収めている。
- Show-Oは、統一された変換器であり、多様なビジョン言語タスクを柔軟にサポートする。
- Show-Oは、テキストを離散トークンで表現し、画像ピクセルを雑音除去拡散によってモデリングする。
私の考え：
この論文では、Show-Oという統一的な変換器が、多様なビジョン言語タスクにおいて優れた性能を示すことが紹介されています。Show-Oは、テキストと画像を柔軟に扱い、次世代の基礎モデルとしての潜在能力を示しています。また、離散トークンと雑音除去拡散を組み合わせることで、画像生成において優れた効率性を実現している点が興味深いと感じます。