문맥의 품질과 양이 Fusion-in-Decoder 모델의 학습에 미치는 영향을 분석하였으며, 문맥 품질에 대한 과적합이 발생하여 다른 문맥 품질에서 성능이 저하됨을 확인하였다. 또한 문맥 품질에 따른 모델의 크로스 어텐션 분포 패턴 차이를 분석하고, 이를 활용하여 문맥 품질에 대한 과적합을 완화하는 방법을 제안하였다.
