EVJVQA 데이터셋은 베트남, 영어, 일본어로 구성된 33,000개 이상의 질문-답변 쌍을 포함하며, 다국어 VQA 시스템 또는 모델을 평가하기 위한 벤치마크 데이터셋을 제공한다.
LATTE는 헤드별 학습 가능한 임계값을 사용하여 멀티헤드 어텐션의 계산을 효율적으로 줄이면서도 성능 저하를 최소화할 수 있는 기법이다.
주의 메커니즘은 입력 토큰의 잠재 변수 모델을 통해 충분하고 최소적인 표현을 추론하며, 이를 통해 장기 의존성을 가진 관계적 추론을 수행할 수 있다.
OPTIN 프레임워크는 재학습 없이도 다양한 도메인의 사전 학습된 트랜스포머 모델을 효율적으로 압축할 수 있다.