論文の概要: An Optimization Algorithm for Multimodal Data Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07636v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 03:07:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:31.863311
• Title: An Optimization Algorithm for Multimodal Data Alignment
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータアライメントのための最適化アルゴリズム
• Authors: Wei Zhang, Xinyue Wang, Lan Yu, Shi Li,
• Abstract要約: Kernel CCAにインスパイアされた最適化アルゴリズムを導入し,Nのモダリティ間の類似性を最大化するとともに,いくつかの制約を課す。 この研究は、検索や分類など、様々な推論タスクにおけるデータ表現の改善への影響を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.04170042936182
• License:
• Abstract: In the data era, the integration of multiple data types, known as multimodality, has become a key area of interest in the research community. This interest is driven by the goal to develop cutting edge multimodal models capable of serving as adaptable reasoning engines across a wide range of modalities and domains. Despite the fervent development efforts, the challenge of optimally representing different forms of data within a single unified latent space a crucial step for enabling effective multimodal reasoning has not been fully addressed. To bridge this gap, we introduce AlignXpert, an optimization algorithm inspired by Kernel CCA crafted to maximize the similarities between N modalities while imposing some other constraints. This work demonstrates the impact on improving data representation for a variety of reasoning tasks, such as retrieval and classification, underlining the pivotal importance of data representation.
• Abstract（参考訳）: データ時代において、マルチモーダリティ(multimodality)として知られる複数のデータ型の統合は、研究コミュニティにとって重要な領域となっている。 この関心は、幅広いモダリティとドメインにわたる適応可能な推論エンジンとして機能する最先端のマルチモーダルモデルを開発することを目的としている。 フェヴェントの開発努力にもかかわらず、単一の統合潜在空間内の異なる形式のデータを最適に表現することが、効果的なマルチモーダル推論を実現するための重要なステップである。 このギャップを埋めるために,Kernel CCAにインスパイアされた最適化アルゴリズムAlignXpertを導入する。 本研究は,データ表現の重要さを浮き彫りにした,検索や分類などの多種多様な推論タスクにおけるデータ表現改善の効果を示す。

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