Anchors Aweigh! Sail for Optimal Unified Multi-Modal Representations

要約

マルチモーダル学習の統一された表現スペースは、テキスト、画像、オーディオなどの多様なデータソースを効果的に統合して、さまざまなダウンストリームタスクの効率とパフォーマンスを向上させるために不可欠です。
ImageBind（Girdhar et al。、2023）などの最近の結合方法は、通常、マルチモーダルデータを調整するための単一の固定アンカーモダリティに依存しています。
これらの固定アンカー結合法を数学的に分析し、重要な制限を明らかにします。（1）アンカーモダリティの選択、（2）モーダル情報の不十分なキャプチャ、および（3）非アンカーモダリティ間のクロスモーダル相関を説明できない。
これらの問題に対処するために、フレームワークのCentrobindによって例示される適応アンカー結合方法の必要性を提案します。
提案された方法は、利用可能なすべてのモダリティから生成された適応的に調整可能な重心ベースのアンカーを使用し、バランスのとれた豊富な表現スペースにつながります。
私たちのアプローチは、すべてのモダリティに及ぶ統一表現を構築しながら、マルチモーダル学習の3つの重要な特性（モーダル学習、インターモーダル学習、マルチモーダルアライメント）をキャプチャすることを理論的に実証します。
合成データセットと現実世界の両方のデータセットでの実験は、Centrobindなどの適応的なアンカー方法が固定アンカー結合方法を常に上回り、分析を検証することを示しています。

要約(オリジナル)

A unified representation space in multi-modal learning is essential for effectively integrating diverse data sources, such as text, images, and audio, to enhance efficiency and performance across various downstream tasks. Recent binding methods, such as ImageBind (Girdhar et al., 2023), typically rely on a single, fixed anchor modality for aligning multi-modal data. We mathematically analyze these fixed anchor binding method and uncover significant limitations: (1) over-reliance on the choice of the anchor modality, (2) inadequate capture of intra-modal information, and (3) failure to account for cross-modal correlation among non-anchored modalities. To address these issues, we propose the need for adaptive anchor binding methods, exemplified by our framework CentroBind. The proposed method uses adaptively adjustable centroid-based anchors generated from all available modalities, leading to a balanced and rich representation space. We theoretically demonstrate that our approach captures three critical properties of multi-modal learning — intra-modal learning, inter-modal learning, and multi-modal alignment — while constructing a unified representation that spans all modalities. Experiments on both synthetic and real-world datasets show that adaptive anchor methods such as CentroBind consistently outperform fixed anchor binding methods, verifying our analysis.

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