論文の概要: On Stronger Computational Separations Between Multimodal and Unimodal Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02254v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 19:21:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 19:28:46.490752
- Title: On Stronger Computational Separations Between Multimodal and Unimodal Machine Learning
- Title（参考訳）: マルチモーダル機械学習と単モーダル機械学習のより強い計算分離について
- Authors: Ari Karchmer,
- Abstract要約: マルチモーダル機械学習は、大規模な経験的成功(例えば、GPT-4)を享受した
本稿では,マルチモーダル学習理論モデルと一助学習理論モデルとの分離の可能性を検討する。
自然条件下では、任意の計算分離が対応する暗号鍵合意プロトコルを意味することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In multimodal machine learning, multiple modalities of data (e.g., text and images) are combined to facilitate the learning of a better machine learning model, which remains applicable to a corresponding unimodal task (e.g., text generation). Recently, multimodal machine learning has enjoyed huge empirical success (e.g. GPT-4). Motivated to develop theoretical justification for this empirical success, Lu (NeurIPS '23, ALT '24) introduces a theory of multimodal learning, and considers possible separations between theoretical models of multimodal and unimodal learning. In particular, Lu (ALT '24) shows a computational separation, which is relevant to worst-case instances of the learning task. In this paper, we give a stronger average-case computational separation, where for "typical" instances of the learning task, unimodal learning is computationally hard, but multimodal learning is easy. We then question how "organic" the average-case separation is. Would it be encountered in practice? To this end, we prove that under natural conditions, any given computational separation between average-case unimodal and multimodal learning tasks implies a corresponding cryptographic key agreement protocol. We suggest to interpret this as evidence that very strong computational advantages of multimodal learning may arise infrequently in practice, since they exist only for the "pathological" case of inherently cryptographic distributions. However, this does not apply to possible (super-polynomial) statistical advantages.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル機械学習では、複数のデータ(例:テキスト、画像)を組み合わせることで、より優れた機械学習モデルの学習が容易になる。
近年,マルチモーダル機械学習は経験的成功を収めている(例: GPT-4)。
この経験的成功を理論的に正当化するために、Lu (NeurIPS '23, ALT '24) はマルチモーダル学習の理論を導入し、マルチモーダル学習とユニモーダル学習の理論的モデルとの分離の可能性を検討する。
特に、Lu(ALT '24)は、学習タスクの最悪の事例に関連する計算分離を示す。
本稿では,学習課題の「典型的」インスタンスに対して,一助学習は計算が難しいが,マルチモーダル学習は容易である,という,より強い平均ケースの計算分離を与える。
次に、平均ケース分離の“有機的”さに疑問を投げかけます。
それは実際に遭遇するだろうか?
この目的のために、自然条件下では、平均ケース・ユニモーダルとマルチモーダル・ラーニング・タスク間の任意の計算分離が対応する暗号鍵合意プロトコルを意味することを証明した。
これは、本質的に暗号分布の「病理学的」な場合のみ存在するため、マルチモーダル学習の非常に強力な計算上の優位性は、実際は頻繁に発生する可能性があるという証拠として解釈することを提案する。
しかし、これは(超ポリノミカルな)統計上の利点には当てはまらない。
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