Alt-MoEの代替最適化手法は、他のマルチタスク学習手法と比較して、いくつかの顕著な特徴を持っています。まず、Alt-MoEは、各モダリティ間の整列を複数の一方向性サブタスクに分解し、これを交互に最適化することで、全体的な整列を達成します。このアプローチは、従来の一括最適化手法に比べて、より効率的でスケーラブルな学習を可能にします。また、Alt-MoEは、モダリティに依存しないアプローチを採用しており、異なるモダリティやタスクに対して柔軟に適応できる点が特徴です。さらに、情報理論的な観点からも、Alt-MoEは相互情報量を最大化し、条件付きエントロピーを最小化することにより、モダリティ間の情報の整合性を高めることができます。このように、Alt-MoEは、代替最適化を通じて、他のマルチタスク学習手法に対して優れた性能を発揮します。