यह शोधपत्र विभिन्न पूर्व-प्रशिक्षित एकल-मोडल मॉडलों को जोड़कर एक बहु-मोडल मॉडल बनाने की मौजूदा विधि की सीमाओं को इंगित करता है, और इस समस्या के समाधान के लिए एक नई विधि, हाइपरनेटवर्क मॉडल अलाइनमेंट (Hyma) प्रस्तावित करता है। जहाँ मौजूदा विधि में एकल-मोडल मॉडल चुनने और कनेक्शन मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल लागत की आवश्यकता होती है, वहीं Hyma हाइपरनेटवर्क का उपयोग करके एकल-मोडल मॉडलों और कनेक्शन मॉड्यूल के इष्टतम संयोजन को एक साथ सीखकर दक्षता में सुधार करता है। Hyma एकल-मोडल मॉडलों के N x M संयोजनों के लिए कनेक्शन मॉड्यूल को संयुक्त रूप से सीखता है, जिससे इष्टतम मॉडल संयोजन की खोज की लागत में भारी कमी आती है।
