論文の概要: From Words to Waves: Analyzing Concept Formation in Speech and Text-Based Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01133v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 19:33:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.259805
• Title: From Words to Waves: Analyzing Concept Formation in Speech and Text-Based Foundation Models
• Title（参考訳）: 言葉から波へ:音声とテキストに基づく基礎モデルにおける概念形成の分析
• Authors: Asım Ersoy, Basel Mousi, Shammur Chowdhury, Firoj Alam, Fahim Dalvi, Nadir Durrani,
• Abstract要約: 音声モデルとテキストモデルによって学習された概念構造を,個人的,共同的に分析する。 ニューラルネットワークの潜在表現を探索する教師なし手法である潜在概念解析を用いて、意味的抽象がモーダル間にどのように形成されるかを調べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.244145418997377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The emergence of large language models (LLMs) has demonstrated that systems trained solely on text can acquire extensive world knowledge, develop reasoning capabilities, and internalize abstract semantic concepts--showcasing properties that can be associated with general intelligence. This raises an intriguing question: Do such concepts emerge in models trained on other modalities, such as speech? Furthermore, when models are trained jointly on multiple modalities: Do they develop a richer, more structured semantic understanding? To explore this, we analyze the conceptual structures learned by speech and textual models both individually and jointly. We employ Latent Concept Analysis, an unsupervised method for uncovering and interpreting latent representations in neural networks, to examine how semantic abstractions form across modalities. For reproducibility we made scripts and other resources available to the community.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、テキストのみに訓練されたシステムが広範な世界知識を獲得し、推論能力を開発し、抽象的な意味概念を内部化することを示した。 このような概念は、スピーチのような他のモダリティで訓練されたモデルに現れますか? さらに、モデルが複数のモダリティに基づいて共同でトレーニングされる場合、よりリッチでより構造化されたセマンティック理解が開発されますか? そこで本研究では,言語モデルとテキストモデルによって学習された概念構造を,個人的,共同的に分析する。 ニューラルネットワークにおける潜在表現を探索し解釈するための教師なしの方法である潜在概念分析を用いて、意味的抽象がモーダル性にわたってどのように形成されるかを調べる。 再現性のために、スクリプトやその他のリソースをコミュニティに提供しました。

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