論文の概要: Understanding the Emergence of Multimodal Representation Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16282v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 16:27:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:18.456799
• Title: Understanding the Emergence of Multimodal Representation Alignment
• Title（参考訳）: マルチモーダル表現アライメントの創発性を理解する
• Authors: Megan Tjandrasuwita, Chanakya Ekbote, Liu Ziyin, Paul Pu Liang,
• Abstract要約: 最近の研究のラインでは、スケールとパフォーマンスが増大する独立に訓練されたユニモーダルモデル同士が暗黙的に一致していることが判明している。 本研究では、アライメントの出現とタスクパフォーマンスとの関係が、いくつかの重要なデータ特性に依存することを示す。 我々の研究結果は、アライメントは普遍的に有益ではなく、データセットやタスクによってパフォーマンスへの影響が変わることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.81361409729974
• License:
• Abstract: Multimodal representation learning is fundamentally about transforming incomparable modalities into comparable representations. While prior research primarily focused on explicitly aligning these representations through targeted learning objectives and model architectures, a recent line of work has found that independently trained unimodal models of increasing scale and performance can become implicitly aligned with each other. These findings raise fundamental questions regarding the emergence of aligned representations in multimodal learning. Specifically: (1) when and why does alignment emerge implicitly? and (2) is alignment a reliable indicator of performance? Through a comprehensive empirical investigation, we demonstrate that both the emergence of alignment and its relationship with task performance depend on several critical data characteristics. These include, but are not necessarily limited to, the degree of similarity between the modalities and the balance between redundant and unique information they provide for the task. Our findings suggest that alignment may not be universally beneficial; rather, its impact on performance varies depending on the dataset and task. These insights can help practitioners determine whether increasing alignment between modalities is advantageous or, in some cases, detrimental to achieving optimal performance. Code is released at https://github.com/MeganTj/multimodal_alignment.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル表現学習は、基本的には、相反するモダリティを同等の表現に変換することである。 従来の研究では、対象とする学習目標とモデルアーキテクチャを通じて、これらの表現を明示的に整合させることに重点を置いていたが、最近の一連の研究により、スケールとパフォーマンスを増大させる独立した訓練されたユニモーダルモデルが、暗黙的に互いに整合していることが判明した。 これらの知見は,マルチモーダル学習におけるアライメント表現の出現に関する根本的な疑問を提起する。 具体的には、(1)いつ、なぜアライメントが暗黙的に現れるのか? 2)パフォーマンスの信頼できる指標はアライメントか? 総合的な実証調査を通じて、アライメントの出現とタスクパフォーマンスとの関係は、いくつかの重要なデータ特性に依存することを示した。 これらは必ずしも制限されないが、モダリティとそれらがタスクに与える冗長な情報とユニークな情報のバランスの類似度を含んでいる。 我々の研究結果は、アライメントは普遍的に有益ではなく、データセットやタスクによってパフォーマンスへの影響が変わることを示唆している。 これらの洞察は、モダリティ間のアライメントの増加が有利であるか、あるいは場合によっては、最適なパフォーマンスを達成するために有害であるかを、実践者が判断するのに役立ちます。 コードはhttps://github.com/MeganTj/multimodal_alignment.comで公開されている。

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