論文の概要: Topological Perspectives on Optimal Multimodal Embedding Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18867v1
• Date: Wed, 29 May 2024 08:28:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:09:15.344568
• Title: Topological Perspectives on Optimal Multimodal Embedding Spaces
• Title（参考訳）: 最適マルチモーダル埋め込み空間のトポロジ的展望
• Authors: Abdul Aziz A. B, A. B Abdul Rahim,
• Abstract要約: 本稿では,CLIPと最近のCLOOBの比較分析について述べる。 提案手法は,モダリティギャップドライバ,高次元と低次元の両方に存在するクラスタリング構造,および各埋め込み空間を形成する上で,次元崩壊が果たす重要な役割を包括的に検討することを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent strides in multimodal model development have ignited a paradigm shift in the realm of text-to-image generation. Among these advancements, CLIP stands out as a remarkable achievement which is a sophisticated autoencoder adept at encoding both textual and visual information within a unified latent space. This paper delves into a comparative analysis between CLIP and its recent counterpart, CLOOB. To unravel the intricate distinctions within the embedding spaces crafted by these models, we employ topological data analysis. Our approach encompasses a comprehensive examination of the modality gap drivers, the clustering structures existing across both high and low dimensions, and the pivotal role that dimension collapse plays in shaping their respective embedding spaces. Empirical experiments substantiate the implications of our analyses on downstream performance across various contextual scenarios. Through this investigation, we aim to shed light on the nuanced intricacies that underlie the comparative efficacy of CLIP and CLOOB, offering insights into their respective strengths and weaknesses, and providing a foundation for further refinement and advancement in multimodal model research.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルモデル開発における最近の進歩は、テキスト・ツー・イメージ生成の領域におけるパラダイムシフトを浮き彫りにした。 これらの進歩の中で、CLIPは、テキスト情報と視覚情報を一体化された潜在空間内にエンコードする高度なオートエンコーダである、顕著な成果として際立っている。 本稿では,CLIPと最近のCLOOBの比較分析について述べる。 これらのモデルによって構築された埋め込み空間内での複雑な区別を明らかにするために、トポロジカルデータ解析を用いる。 提案手法は,モダリティギャップドライバ,高次元と低次元の両方に存在するクラスタリング構造,および各埋め込み空間を形成する上で,次元崩壊が果たす重要な役割を包括的に検討することを含む。 実証実験は、様々な文脈シナリオにおける下流性能に関する分析の影響を裏付けるものである。 本研究は,CLIP と CLOOB の比較効果を生かし,それぞれの長所と短所に関する知見を提供し,マルチモーダルモデル研究のさらなる洗練と発展のための基盤を提供することを目的としている。

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