Large Multimodal Models for Low-Resource Languages: A Survey

在本综述中，我们系统地分析了用于适应低资源（LR）语言的大规模多模态模型（LMMs）的技术，考察了从视觉增强和数据创建到跨模态迁移和融合策略的各种方法。通过对涵盖75种低资源语言的106项研究进行全面分析，我们识别出研究人员应对有限数据和计算资源挑战的关键模式。我们发现，视觉信息通常在改善低资源环境下的模型性能方面起着至关重要的桥梁作用，尽管在幻觉缓解和计算效率等领域仍存在显著挑战。我们的目标是为研究人员提供对当前方法和剩余挑战的清晰理解，以使LMMs更易于低资源（未充分研究的）语言使用者使用。我们还补充了一个开源仓库，地址为：https://github.com/marianlupascu/LMM4LRL-Survey。

该论文试图解决大型多模态模型（LMMs）在低资源（LR）语言环境中的适应性问题。这是一个重要且具有挑战性的问题，因为许多LR语言缺乏足够的训练数据和计算资源，这限制了这些模型的性能和适用性。尽管这一领域已有研究，但针对如此广泛的LR语言进行系统分析尚属首次。

关键思路在于通过视觉增强、数据创建、跨模态转移和融合策略等方法来提升LMMs在LR语言中的表现。研究发现，视觉信息可以作为改进模型性能的重要桥梁。相比现有研究，这篇论文的独特之处在于其全面性和系统性，分析了106项研究和75种LR语言，提供了对当前技术和挑战的深入理解。

论文的亮点包括：1) 系统地分析了多种技术在LR语言中的应用效果；2) 强调了视觉信息的重要性，并指出了在减少幻觉和提高计算效率方面的挑战；3) 提供了一个开放源代码仓库，使其他研究人员能够复现和扩展研究结果。未来的研究可以在幻觉缓解和计算效率方面进一步探索。

最近的相关研究包括：1) 多模态预训练模型在低资源语言上的迁移学习；2) 使用合成数据增强低资源语言的数据集；3) 跨语言迁移学习在多模态任务中的应用。一些相关研究的论文标题包括《Multimodal Pretraining for Low-Resource Languages》、《Synthetic Data Generation for Low-Resource Language Modeling》、《Cross-Lingual Transfer Learning in Multimodal Tasks》。