現在の機械学習モデルにとって高品質なトレーニングデータを取得することは不可欠であり、分散データマーケットにおいて効果的な方法を提案している。
視覚インストラクションデータセット内の冗長性を解消するため、TIVEアプローチが効果的であることを示す。
