इस शोधपत्र में, हम विभिन्न पूर्व-प्रशिक्षित एकल-मोडल मॉडलों को मिलाकर एक बहु-मोडल मॉडल बनाने की प्रक्रिया में उत्पन्न होने वाली कम्प्यूटेशनल लागत की समस्या को हल करने के लिए हाइपरनेटवर्क मॉडल अलाइनमेंट (Hyma) का प्रस्ताव रखते हैं। मौजूदा बहु-मोडल मॉडल निर्माण विधियों में कई एकल-मोडल मॉडलों को जोड़ने वाले कनेक्शन मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल लागत की आवश्यकता होती है। Hyma, एकल-मोडल मॉडलों के इष्टतम संयोजन का चयन करने और कनेक्शन मॉड्यूल को एक साथ प्रशिक्षित करने के लिए हाइपरनेटवर्क का उपयोग करके इस समस्या का समाधान करता है। यह हाइपरनेटवर्क के पैरामीटर प्रेडिक्शन फ़ंक्शन के माध्यम से एकल-मोडल मॉडलों के N x M संयोजनों के लिए कनेक्शन मॉड्यूल को संयुक्त रूप से प्रशिक्षित करके कुशलतापूर्वक इष्टतम मॉडल संयोजन प्राप्त करता है।
