MultiModalPFN: TabPFN erweitert für multimodale Tabellendaten
TabPFN hat sich als leistungsstarkes Basismodell für tabellarische Daten etabliert, stößt jedoch an Grenzen, wenn heterogene Modalitäten wie Bilder oder Text einbezogen werden. Mit dem neuen Multi-Modal Prior-data Fitte…
- TabPFN hat sich als leistungsstarkes Basismodell für tabellarische Daten etabliert, stößt jedoch an Grenzen, wenn heterogene Modalitäten wie Bilder oder Text einbezogen…
- Mit dem neuen Multi-Modal Prior-data Fitted Network (MMPFN) wird dieses Problem adressiert: Das Modell erweitert TabPFN um modulare Encoder, Modality‑Projectors und vort…
- Die Modality‑Projectors fungieren als entscheidende Brücke, indem sie Embeddings aus Bild- und Textdaten in ein Format bringen, das von TabPFN verarbeitet werden kann.
TabPFN hat sich als leistungsstarkes Basismodell für tabellarische Daten etabliert, stößt jedoch an Grenzen, wenn heterogene Modalitäten wie Bilder oder Text einbezogen werden. Mit dem neuen Multi-Modal Prior-data Fitted Network (MMPFN) wird dieses Problem adressiert: Das Modell erweitert TabPFN um modulare Encoder, Modality‑Projectors und vortrainierte Grundmodelle, die es ermöglichen, nicht-tabellarische Eingaben in tabellarische Tokens zu überführen.
Die Modality‑Projectors fungieren als entscheidende Brücke, indem sie Embeddings aus Bild- und Textdaten in ein Format bringen, das von TabPFN verarbeitet werden kann. Ergänzt wird das System durch einen mehrköpfigen, gated MLP-Block sowie einen Cross‑Attention‑Pooler, die reichhaltigere Kontextinformationen extrahieren und das Problem der Aufmerksamkeitsungleichgewicht in multimodalen Lernaufgaben mildern.
Umfangreiche Tests auf medizinischen sowie allgemeinen multimodalen Datensätzen zeigen, dass MMPFN konsequent die führenden Methoden übertrifft und die Vorteile von nicht-tabellarischen Modalitäten effektiv nutzt. Diese Ergebnisse unterstreichen das Potenzial, prior-data fitted Netzwerke auf multimodale Szenarien zu übertragen und damit ein skalierbares, wirkungsvolles Framework für heterogene Daten zu schaffen.
Der Quellcode ist frei verfügbar unter https://github.com/too-z/MultiModalPFN.
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