核心概念
텍스트 전용 언어 모델은 객체의 위치 정보를 활용하여 공간 관계를 효과적으로 학습할 수 있다.
摘要
이 논문은 텍스트 전용 언어 모델이 객체의 위치 정보를 활용하여 공간 관계를 효과적으로 학습할 수 있음을 보여준다. 주요 내용은 다음과 같다:
- 객체의 위치 정보를 나타내는 위치 토큰을 도입하여 언어 모델에 공간 정보를 제공한다.
- 합성 공간 학습 데이터셋(SSTD)을 활용하여 언어 모델이 위치 토큰과 공간 관계를 효과적으로 연결할 수 있도록 사전 학습을 수행한다.
- 위치 토큰과 사전 학습을 통해 텍스트 전용 언어 모델이 비전-언어 모델을 능가하는 성능을 보인다.
- 언어 모델의 크기를 늘리는 것보다는 위치 정보와 사전 학습이 공간 관계 학습에 더 중요한 것으로 나타났다.
- 언어 모델이 수동으로 정의된 공간 규칙 이상의 정보를 학습하는 것으로 확인되었다.
統計資料
객체의 위치 정보를 나타내는 위치 토큰을 활용하면 언어 모델의 공간 관계 학습 성능이 크게 향상된다.
합성 공간 학습 데이터셋(SSTD)을 활용한 사전 학습이 언어 모델의 공간 관계 학습에 매우 중요하다.
언어 모델의 크기를 늘리는 것보다는 위치 정보와 사전 학습이 공간 관계 학습에 더 효과적이다.
引述
"텍스트 전용 언어 모델은 객체의 위치 정보를 활용하여 공간 관계를 효과적으로 학습할 수 있다."
"합성 공간 학습 데이터셋(SSTD)을 활용한 사전 학습이 언어 모델의 공간 관계 학습에 매우 중요하다."
"언어 모델의 크기를 늘리는 것보다는 위치 정보와 사전 학습이 공간 관계 학습에 더 효과적이다."