주관성을 고려한 모델의 효과적인 평가를 위해서는 먼저 다양한 주관성 요소를 고려해야 합니다. 이를 위해 다양한 모티베이션 컨텍스트를 고려하여 모델을 평가하고, 이를 통해 주관성이 어떻게 변화하는지를 이해해야 합니다. 또한 모델 훈련 시 주관성을 반영할 수 있는 보조적인 기능을 도입하여 모델이 사용자의 행동에 동적으로 적응할 수 있도록 해야 합니다. 또한 모델의 불확실성을 고려하고, 다양한 의견을 탐색할 수 있는 앙상블 기법과 같은 메커니즘을 도입하여 모델을 보다 견고하고 사용자 맞춤형으로 만들어야 합니다. 마지막으로 데이터 증강 전략을 고려하고, 신뢰성 있는 주석자를 기반으로 가중치를 부여하여 훈련 데이터에 복잡성과 풍부함을 더해야 합니다.
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모델 생성 이미지 만족도의 동기적 맥락을 통한 주관성 이해
Understanding Subjectivity through the Lens of Motivational Context in Model-Generated Image Satisfaction