Pre-training mirato per modelli multimodali

Il pre-training multimodale è una tecnica efficace per costruire rappresentazioni generalizzate dei dati. Tuttavia, in molti scenari pratici, solo una modalità specifica viene utilizzata intensamente durante il fine-tuning. I metodi di pre-training standard trattano tutte le modalità in modo uniforme, il che può portare a rappresentazioni subottimali per la modalità più importante.

Finetune-Informed Pretraining (FIP)

Per risolvere questo problema, è stato proposto Finetune-Informed Pretraining (FIP), un metodo agnostico rispetto al modello che orienta l'apprendimento delle rappresentazioni verso una specifica modalità target, quella utilizzata nel fine-tuning. FIP combina una maggiore difficoltà di mascheramento, una ponderazione della loss più forte e una maggiore capacità del decoder per la modalità target, senza modificare l'encoder condiviso o richiedere supervisione aggiuntiva.

Risultati e applicazioni

Applicato al masked modeling su diagrammi di costellazione per segnali wireless, FIP migliora costantemente le performance del fine-tuning senza richiedere dati o risorse computazionali extra. FIP è semplice da implementare, compatibile con diverse architetture e ampiamente applicabile a pipeline di masked modeling multimodale.

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