Towards a Unified Representation Evaluation Framework Beyond Downstream Tasks

要約

ダウンストリームプローブは、モデル表現を評価するための支配的な方法であり、自己教師の学習モデルと基礎モデルの卓越性が高まっていることを考えると重要なプロセスです。
ただし、ダウンストリームプローブは、主にモデルの潜在空間でのタスク関連情報の可用性を評価し、実際のアプリケーションにおける解釈可能性、適応性、および実用性に貢献する等掘り、不変性、解き分析などの属性を見下ろしています。
表現でこれらの品質を測定するためのいくつかの試みがなされていますが、モジュール式、一般化可能、および解釈可能なメトリックを備えた統一された評価フレームワークは存在しません。
この論文では、下流の調査を超えた表現評価の重要性について主張します。
標準化されたプロトコルを導入して、モデル表現の変動因子の情報性、同等性、不変性、および解体を定量化します。
それを使用して、さまざまなアーキテクチャと特定された制御可能なバリエーション因子での事前削除アプローチを使用して、画像および音声ドメインのさまざまなモデルからの表現を評価します。
同様の下流のパフォーマンスを持つモデルからの表現は、これらの属性に関して実質的に異なる動作をすることができることがわかります。
これは、下流のパフォーマンスの根底にあるそれぞれのメカニズムが機能的に異なっており、表現を理解し、改善するための新しい研究の方向性を促していることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Downstream probing has been the dominant method for evaluating model representations, an important process given the increasing prominence of self-supervised learning and foundation models. However, downstream probing primarily assesses the availability of task-relevant information in the model’s latent space, overlooking attributes such as equivariance, invariance, and disentanglement, which contribute to the interpretability, adaptability, and utility of representations in real-world applications. While some attempts have been made to measure these qualities in representations, no unified evaluation framework with modular, generalizable, and interpretable metrics exists. In this paper, we argue for the importance of representation evaluation beyond downstream probing. We introduce a standardized protocol to quantify informativeness, equivariance, invariance, and disentanglement of factors of variation in model representations. We use it to evaluate representations from a variety of models in the image and speech domains using different architectures and pretraining approaches on identified controllable factors of variation. We find that representations from models with similar downstream performance can behave substantially differently with regard to these attributes. This hints that the respective mechanisms underlying their downstream performance are functionally different, prompting new research directions to understand and improve representations.

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