Toward Structural Multimodal Representations: Specialization, Selection, and Sparsification via Mixture-of-Experts

Thu, 07 May 2026 09:00:45 GMT

### 저자

Hahyeon Choi, Nojun Kwak

### 💡 개요

본 논문은 멀티모달 학습을 구조적인 관점에서 재해석한 S3 (Specialization, Selection, Sparsification) 프레임워크를 제안한다. S3는 모든 신호를 고정된 임베딩으로 인코딩하는 대신, 멀티모달 입력을 의미론적 전문가(expert)로 분해하고 각 작업에 맞게 선택적으로 라우팅한다. 이를 통해 정확도를 향상시키고 정보 효율적인 표현을 얻을 수 있음을 입증했다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 멀티모달 학습에서 고정된 임베딩 대신 구조화된 표현을 통해 유연성과 효율성을 높일 수 있다.

- 최적의 성능은 특정 수준의 희소성(sparsity)을 통해 달성될 수 있음을 보여준다.

- 제안된 방법론의 일반화 가능성 및 다양한 멀티모달 태스크에서의 성능 검증이 필요할 수 있다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2605.03348)