論文の概要: Representation Potentials of Foundation Models for Multimodal Alignment: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05184v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 21:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.896147
• Title: Representation Potentials of Foundation Models for Multimodal Alignment: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダルアライメントのための基礎モデルの表現可能性:サーベイ
• Authors: Jianglin Lu, Hailing Wang, Yi Xu, Yizhou Wang, Kuo Yang, Yun Fu,
• Abstract要約: ファンデーションモデルは、多様なデータに基づいて大規模な事前学習を通じて、高度に転送可能な表現を学ぶ。 本研究では,タスク固有情報を取得するための学習表現の潜在能力として定義される基礎モデルの表現ポテンシャルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.88306901879684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models learn highly transferable representations through large-scale pretraining on diverse data. An increasing body of research indicates that these representations exhibit a remarkable degree of similarity across architectures and modalities. In this survey, we investigate the representation potentials of foundation models, defined as the latent capacity of their learned representations to capture task-specific information within a single modality while also providing a transferable basis for alignment and unification across modalities. We begin by reviewing representative foundation models and the key metrics that make alignment measurable. We then synthesize empirical evidence of representation potentials from studies in vision, language, speech, multimodality, and neuroscience. The evidence suggests that foundation models often exhibit structural regularities and semantic consistencies in their representation spaces, positioning them as strong candidates for cross-modal transfer and alignment. We further analyze the key factors that foster representation potentials, discuss open questions, and highlight potential challenges.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、多様なデータに基づいて大規模な事前学習を通じて、高度に転送可能な表現を学ぶ。 研究の活発化は、これらの表現がアーキテクチャやモダリティにまたがる顕著な類似性を示すことを示している。 本研究では,学習した表現の潜在能力として定義された基礎モデルの表現ポテンシャルについて検討し,単一のモダリティ内でタスク固有情報を捕捉すると同時に,モダリティ間のアライメントと統一のための伝達可能な基盤を提供する。 まずは、代表的な基盤モデルとアライメントを計測する重要な指標をレビューする。 次に、視覚、言語、スピーチ、多目的性、神経科学の研究から、表現ポテンシャルの実証的な証拠を合成する。 この証拠は、基礎モデルは、しばしばそれらの表現空間において構造的規則性と意味的相補性を示し、それらをクロスモーダル移動とアライメントの強い候補として位置づけていることを示唆している。 さらに、表現可能性を促進する重要な要因を分析し、オープンな質問を議論し、潜在的な課題を強調します。

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