論文の概要: Comparing Foundation Models using Data Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05126v1
• Date: Tue, 9 May 2023 02:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 14:15:43.203269
• Title: Comparing Foundation Models using Data Kernels
• Title（参考訳）: データカーネルを用いた基礎モデルの比較
• Authors: Brandon Duderstadt and Hayden S. Helm and Carey E. Priebe
• Abstract要約: 埋め込み空間幾何学を用いて基礎モデルを比較するための計量自由方法論を提案する。 提案手法はランダムグラフ理論に基礎を置いており,ポイントワイドおよびマルチモデルの比較を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3069813747259875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in self-supervised learning and neural network scaling have enabled the creation of large models -- known as foundation models -- which can be easily adapted to a wide range of downstream tasks. The current paradigm for comparing foundation models involves benchmarking them with aggregate metrics on various curated datasets. Unfortunately, this method of model comparison is heavily dependent on the choice of metric, which makes it unsuitable for situations where the ideal metric is either not obvious or unavailable. In this work, we present a metric-free methodology for comparing foundation models via their embedding space geometry. Our methodology is grounded in random graph theory, and facilitates both pointwise and multi-model comparison. Further, we demonstrate how our framework can be used to induce a manifold of models equipped with a distance function that correlates strongly with several downstream metrics.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型学習とニューラルネットワークのスケーリングの最近の進歩により、幅広い下流タスクに容易に適応可能な、ファンデーションモデルとして知られる大規模なモデルの作成が可能になった。 基礎モデルを比較する現在のパラダイムは、さまざまなキュレートされたデータセットに集約メトリクスをベンチマークすることです。 残念なことに、このモデル比較の方法は計量の選択に大きく依存しており、理想的な計量が明確でないか利用できない状況には不向きである。 本研究では,その埋め込み空間幾何学を用いて基礎モデルを比較するための計量自由方法論を提案する。 提案手法はランダムグラフ理論を基礎として,ポイントワイドおよびマルチモデルの比較を容易にする。 さらに,いくつかの下流メトリックと強く相関する距離関数を備えたモデルの多様体を誘導するために,我々のフレームワークがいかに利用できるかを実証する。

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