論文の概要: The Platonic Representation Hypothesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07987v1
• Date: Mon, 13 May 2024 17:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 12:46:36.231928
• Title: The Platonic Representation Hypothesis
• Title（参考訳）: プラトン表現仮説
• Authors: Minyoung Huh, Brian Cheung, Tongzhou Wang, Phillip Isola,
• Abstract要約: AIモデル、特にディープネットワークにおける表現は収束していると我々は主張する。 ビジョンモデルと言語モデルが大きくなればなるほど、データポイント間の距離はますます似たようなものになる。 我々は、この収束が、プラトンの理想的現実の概念に似た、共有された統計的な現実モデルに向かっていると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.16414255187554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We argue that representations in AI models, particularly deep networks, are converging. First, we survey many examples of convergence in the literature: over time and across multiple domains, the ways by which different neural networks represent data are becoming more aligned. Next, we demonstrate convergence across data modalities: as vision models and language models get larger, they measure distance between datapoints in a more and more alike way. We hypothesize that this convergence is driving toward a shared statistical model of reality, akin to Plato's concept of an ideal reality. We term such a representation the platonic representation and discuss several possible selective pressures toward it. Finally, we discuss the implications of these trends, their limitations, and counterexamples to our analysis.
• Abstract（参考訳）: AIモデル、特にディープネットワークにおける表現は収束していると我々は主張する。 まず、時間とともに複数のドメインにわたって、異なるニューラルネットワークがデータを表現する方法が整合してきているという、文献における収束の多くの例を調査します。 次に、データモダリティ間の収束を実証する。ビジョンモデルと言語モデルが大きくなるにつれて、データポイント間の距離を、より似たような方法で測定する。 我々は、この収束が、プラトンの理想的現実の概念に似た、共有された統計的な現実モデルに向かっていると仮定する。 このような表現をプラトニック表現と呼び、それに対するいくつかの選択的な圧力について論じる。 最後に、これらの傾向、その限界、分析に対する反例について論じる。

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