論文の概要: On Stronger Computational Separations Between Multimodal and Unimodal Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02254v2
- Date: Wed, 17 Jul 2024 17:01:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 22:19:21.763233
- 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: Lu (NeurIPS '23, ALT '24) はマルチモーダル学習の理論を導入する。
特に、Lu(ALT '24)は、学習タスクのtextitworst-caseインスタンスに関連する計算分離を示す。
基礎的な条件下では、平均ケースのユニモーダルとマルチモーダルの学習タスク間の任意の計算的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ている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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 \textit{separations} between theoretical models of multimodal and unimodal learning. In particular, Lu (ALT '24) shows a computational separation, which is relevant to \textit{worst-case} instances of the learning task. In this paper, we give a stronger \textit{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 ``natural'' the average-case separation is. Would it be encountered in practice? To this end, we prove that under basic 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 \textit{computational} advantages of multimodal learning may arise \textit{infrequently} in practice, since they exist only for the ``pathological'' case of inherently cryptographic distributions. However, this does not apply to possible (super-polynomial) \textit{statistical} advantages.
- Abstract（参考訳）: 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の理論モデルとユニモーダル学習の理論モデルの間の「textit{separations}」を考える。
特に,Lu(ALT '24)は,学習タスクの‘textit{worst-case}インスタンスに関連する計算分離を示す。本論文では,学習タスクの‘typeal’インスタンスに対して,非モーダル学習は計算的に難しいが,マルチモーダル学習は容易である。
次に、平均的なケース分離が‘自然’であるかどうかを問う。
それは実際に遭遇するだろうか?
この目的のために, 基本条件下では, 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示すことを証明した。
我々はこれを、本質的には暗号分布の「病理的」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い「textit{computational}」の利点が実際は「textit{infrequently}」に現れるという証拠として解釈することを提案する。
しかし、これは可能な(スーパーポリノミカル) \textit{statistical} の利点には当てはまらない。
関連論文リスト
- On the Comparison between Multi-modal and Single-modal Contrastive Learning [50.74988548106031]
マルチモーダルとシングルモーダルのコントラスト学習の違いを理解するための理論的基盤を導入する。
マルチモーダル・シングルモーダル・コントラッシブ・ラーニングの下流タスクにおける一般化に影響を及ぼす臨界因子,すなわち信号対雑音比(SNR)を同定する。
我々の分析は、単一モードと多モードのコントラスト学習の最適化と一般化を特徴付ける統一的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T06:21:17Z) - MMPareto: Boosting Multimodal Learning with Innocent Unimodal Assistance [10.580712937465032]
従来無視されていた多モーダル学習目標と単モーダル学習目標との勾配の衝突を同定する。
MMParetoアルゴリズムを提案することで、学習目的に共通する方向の最終的な勾配を確保することができる。
また,タスクの難易度に明確な相違点のあるマルチタスクケースも容易に行えることが期待されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-28T01:19:13Z) - What Makes Multimodal In-Context Learning Work? [58.48612721156335]
本稿では,M-ICL(Multimodal ICL)を大規模マルチモーダルモデルで検討するための枠組みを提案する。
M-ICLは主にテキスト駆動機構に依存しており、画像のモダリティからはほとんど影響を受けない。
我々は、M-ICLのいくつかのバイアスと限界を特定し、デプロイメント前に考慮することを保証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T08:50:45Z) - On the Computational Benefit of Multimodal Learning [3.4991031406102238]
特定の条件下では、マルチモーダル学習は計算量で指数関数的に一助学習を上回ることが示される。
具体的には,一助学習のためのNPハードな学習タスクを提案するが,時間内にはマルチモーダルアルゴリズムによって解ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T00:20:50Z) - A Theory of Multimodal Learning [3.4991031406102238]
マルチモーダリティの研究は、マシンラーニングの分野において、比較的過小評価されている。
興味深い発見は、複数のモダリティで訓練されたモデルが、非モダリティタスクでも、微調整された非モダリティモデルより優れていることである。
本稿では,マルチモーダル学習アルゴリズムの一般化特性を研究することによって,この現象を説明する理論的枠組みを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T20:05:49Z) - Deep Metric Loss for Multimodal Learning [3.8979646385036175]
マルチモーダル学習のための新しいテキストマルチモーダル損失パラダイムを提案する。
textMultiModal Losは、過剰適合による非効率な学習を防止し、マルチモーダルモデルを効率的に最適化する。
我々の損失は、最近のモデルの性能向上を実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T06:04:30Z) - Language models are weak learners [71.33837923104808]
本研究では,プロンプトベースの大規模言語モデルは弱い学習者として効果的に動作可能であることを示す。
これらのモデルをブースティングアプローチに組み込むことで、モデル内の知識を活用して、従来のツリーベースのブースティングよりも優れています。
結果は、プロンプトベースのLLMが、少数の学習者だけでなく、より大きな機械学習パイプラインのコンポーネントとして機能する可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-25T02:39:19Z) - Learning Unseen Modality Interaction [54.23533023883659]
マルチモーダル学習は、すべてのモダリティの組み合わせが訓練中に利用でき、クロスモーダル対応を学ぶことを前提としている。
我々は、目に見えないモダリティ相互作用の問題を提起し、第1の解を導入する。
異なるモジュラリティの多次元的特徴を、豊富な情報を保存した共通空間に投影するモジュールを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T10:53:10Z) - Synergies between Disentanglement and Sparsity: Generalization and
Identifiability in Multi-Task Learning [79.83792914684985]
我々は,最大スパース基底予測器が不整合表現をもたらす条件を提供する新しい識別可能性の結果を証明した。
この理論的な結果から,両レベル最適化問題に基づくアンタングル表現学習の実践的アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-26T21:02:09Z) - Modality Competition: What Makes Joint Training of Multi-modal Network
Fail in Deep Learning? (Provably) [75.38159612828362]
最高のユニモーダルネットワークは、共同で訓練されたマルチモーダルネットワークよりも優れていることが観察されている。
この研究は、ニューラルネットワークにおけるそのようなパフォーマンスギャップの出現に関する理論的な説明を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T06:21:53Z) - What Makes Multimodal Learning Better than Single (Provably) [28.793128982222438]
複数のモダリティを持つ学習は、モダリティのサブセットを使用することで、より少ない人口リスクを達成できることを示す。
これは、実際のマルチモーダル応用で観測された重要な定性的現象を捉えた最初の理論的治療である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-08T17:20:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。