(Almost) Free Modality Stitching of Foundation Models
Created by
Haebom
저자
Jaisidh Singh, Diganta Misra, Boris Knyazev, Antonio Orvieto
개요
본 논문은 기존의 사전 훈련된 단일 모드 모델들을 연결하여 다중 모드 모델을 구축하는 과정에서 발생하는 계산 비용 문제를 해결하기 위해 Hypernetwork Model Alignment (Hyma)를 제안합니다. Hyma는 하이퍼네트워크를 활용하여 최적의 단일 모드 모델 선택과 커넥터 모듈 훈련을 동시에 수행하는 일체형 솔루션입니다. 하이퍼네트워크의 매개변수 예측 기능을 통해 N x M 개의 단일 모드 모델 조합에 대한 커넥터 모듈을 공동으로 훈련합니다.
시사점, 한계점
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시사점: Hyma는 다양한 다중 모드 벤치마크에서 그리드 서치를 통해 얻은 결과와 유사한 성능을 보이며, 최적의 단일 모드 모델 쌍 탐색 비용을 10배까지 절감합니다. 대규모 웹 기반 데이터셋에서 다수의 사전 훈련된 단일 모드 모델을 사용하는 다중 모드 모델 개발의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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한계점: 본 논문에서는 Hyma의 성능을 다양한 다중 모드 벤치마크에서 평가했지만, 실제 다양한 응용 분야에서의 일반화 성능에 대한 추가적인 검증이 필요합니다. 또한, 하이퍼네트워크의 복잡성과 훈련 비용에 대한 더 자세한 분석이 필요할 수 있습니다.
