Q : 이 논문을 아주 자세하게 읽고 논문의 강점과 독창적인 지점을 설명해주고 핵심 알고리즘을 예시 입력을 들어서 전체적인 과정을 설명해줘 추가적으로 논문의 한계점에 대해서도 알려줘
논문의 주요 내용과 분석을 다음과 같이 요약하겠습니다:
논문의 강점 및 독창성
- 독창적 아이디어: 기존 Vision Transformer(ViT) 모델의 토큰 처리 속도를 향상시키기 위해 “토큰 병합(Token Merging, ToMe)” 기법을 제안했습니다. 이는 토큰을 단순히 제거하는 것이 아니라 병합하여 정보를 보존하며 처리 속도를 향상시키는 방식입니다.
- 범용성: ToMe는 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 입력 형태에 대해 적용 가능하며, 추가 학습 없이도 기존 모델에 바로 적용할 수 있습니다.
- 효율성: ToMe를 사용하면 ViT-L/16 모델에서 약 2배의 처리량(throughput) 증가를 이루면서도 정확도는 0.2% 정도만 감소합니다. 이는 기존 토큰 제거 방식보다 더 효율적입니다.
- 간단한 구현: ToMe는 몇 줄의 코드로 구현 가능하며, 계산 비용이 매우 낮습니다.
핵심 알고리즘 설명
알고리즘 과정
- 토큰 유사도 계산:
- 토큰의 Key 벡터 간 코사인 유사도를 계산하여 병합할 토큰을 선택합니다.
- 이분 매칭(Bipartite Matching):
- 토큰을 두 그룹(A, B)으로 나누고, A의 각 토큰을 B의 가장 유사한 토큰과 매칭합니다.
- 가장 높은 유사도를 가진 r개의 매칭을 선택합니다.
- 토큰 병합:
- 선택된 토큰 쌍을 병합하여 평균 값을 사용해 새로운 토큰을 생성합니다.
- 병합 후 크기를 추적하여 각 토큰의 영향력을 소프트맥스와 같은 계산에서 보정합니다.
- 통합:
- 병합된 토큰 집합을 원래 순서로 재배열합니다.
예시 입력
- 입력 이미지가 (16 \times 16) 패치로 나뉘어 있고, 256개의 토큰이 생성된다고 가정합니다.
- 병합 비율 (r=2)라면, 한 층에서 2개의 토큰 쌍이 병합되어 254개의 토큰이 다음 층으로 전달됩니다.
- 이 과정을 네트워크의 각 층에서 반복하여 최종적으로 대부분의 토큰이 병합됩니다.
논문의 한계점
- 정확도 감소:
- ToMe는 병합 과정에서 약간의 정보 손실이 발생하여 정확도가 감소합니다. 예를 들어, ViT-L 모델에서 2배 속도로 처리할 경우 약 0.2~0.3%의 정확도 손실이 발생합니다.
- 비정적 입력 대응 부족:
- ToMe는 모든 입력에 대해 고정된 비율로 토큰을 병합하므로, 입력 데이터의 복잡성이 달라질 때 적응력이 부족할 수 있습니다.
- 세부 작업에서의 평가 부족:
- 본 연구는 주로 분류 작업에 초점을 맞추고 있으며, 물체 검출이나 분할 같은 세부적인 작업에서의 효과는 추가 검증이 필요합니다.
- 모델 확장 한계:
- ToMe는 대규모 ViT 모델에서 효과적으로 동작하지만, 다른 모델 구조와 결합할 때의 성능은 명확히 분석되지 않았습니다.
위 내용을 통해 논문의 주요 기여와 한계점을 종합적으로 이해할 수 있습니다. 추가로 알고 싶은 세부 내용이나 구현 관련 질문이 있다면 말씀해주세요!
Q : 논문의 핵심알고리즘을 예시를 들어 아주 자세하게 설명해주고 정리해 줘
논문의 핵심 알고리즘인 **Token Merging (ToMe)**를 예시와 함께 자세히 설명하겠습니다.
Token Merging 알고리즘
ToMe는 Vision Transformer(ViT) 모델의 토큰 병합 과정을 통해 모델의 효율성을 높이고 처리 속도를 증가시키는 방법입니다. 이는 다음과 같은 주요 단계로 구성됩니다:
1. 토큰 유사도 계산
각 토큰의 “유사도"를 정의하여 병합 대상이 될 토큰 쌍을 결정합니다.
특징 벡터 활용:
- ViT의
Key (K)
벡터를 사용하여 토큰 간 유사도를 계산합니다. Key
는 Transformer의 Attention 메커니즘에서 각 토큰이 얼마나 중요한지를 나타내는 정보입니다.
- ViT의
유사도 측정 방식:
- 코사인 유사도(cosine similarity)를 사용하여 두 토큰 간의 유사성을 계산합니다: [ \text{Similarity}(K_i, K_j) = \frac{K_i \cdot K_j}{|K_i| |K_j|} ]
2. 이분 매칭(Bipartite Matching)
토큰을 두 개의 그룹 (A)와 (B)로 나누고, 병합 과정을 수행합니다.
토큰 분할:
- 전체 토큰을 두 그룹 (A)와 (B)로 나누어 각 그룹의 크기가 거의 같도록 설정합니다.
매칭 수행:
- (A)의 각 토큰을 (B)의 가장 유사한 토큰과 연결합니다.
- 가장 높은 유사도를 가진 (r)개의 매칭을 선택합니다.
3. 토큰 병합
선택된 토큰 쌍을 병합하여 새로운 토큰을 생성합니다.
병합 방법:
- 병합된 토큰의 특징 벡터는 평균값으로 계산합니다: [ X_{\text{merged}} = \frac{s_i \cdot X_i + s_j \cdot X_j}{s_i + s_j} ] 여기서 (s_i)와 (s_j)는 각 토큰의 크기(병합에 포함된 입력 패치 수)를 나타냅니다.
토큰 크기 추적:
- 병합된 토큰이 몇 개의 입력 패치를 포함하는지 크기를 기록합니다.
- 이 크기는 이후 Attention 계산에서 보정에 사용됩니다.
4. Proportional Attention 보정
병합된 토큰이 Attention 계산에 미치는 영향을 보정합니다.
- 병합 후 토큰 크기를 반영하여 Attention 점수를 조정합니다: [ A = \text{softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d}} + \log(s)\right) ] 여기서 (s)는 각 토큰의 크기를 나타냅니다.
예시: 입력 이미지에 ToMe 적용하기
입력
- (16 \times 16) 크기의 이미지 패치를 입력으로 받아 256개의 토큰이 생성된다고 가정합니다.
- 병합 비율 (r = 2) (한 층에서 2개의 토큰 쌍 병합).
과정
토큰 유사도 계산:
- 각 토큰의 Key 벡터를 사용하여 (256 \times 256)의 유사도 행렬 생성.
- 예를 들어, 토큰 (i)와 (j)의 유사도는 0.9, (k)와 (l)의 유사도는 0.85로 계산된다고 가정.
이분 매칭:
- (256)개의 토큰을 두 그룹 (A)와 (B)로 나눔 ((A = 128), (B = 128)).
- (A)의 각 토큰에서 (B)의 가장 유사한 토큰과 매칭:
- 예: (i)는 (j)와 매칭(유사도 0.9), (k)는 (l)과 매칭(유사도 0.85).
토큰 병합:
- (i)와 (j), (k)와 (l)을 병합하여 새로운 토큰 생성: [ X_{\text{merged}} = \frac{s_i \cdot X_i + s_j \cdot X_j}{s_i + s_j} ]
- 결과적으로 병합 후 토큰 개수는 (256 - r = 254).
Proportional Attention 적용:
- 병합 후 생성된 토큰의 크기를 기록하고, Attention 계산에서 이를 반영하여 보정.
결과
- 첫 번째 층에서 토큰이 (256 \rightarrow 254)로 줄어듭니다.
- 이 과정을 각 층에서 반복하여 마지막에는 약 98%의 토큰이 병합됩니다.
정리
- 단계별 병합:
- ToMe는 각 층에서 병합을 점진적으로 수행하며, 입력 데이터의 정보가 손실되지 않도록 합니다.
- 간단한 구현:
- 이 과정은 간단한 유사도 계산과 평균 연산만으로 구현 가능하여 계산 비용이 낮습니다.
- 속도 향상:
- 토큰 수가 줄어들어 Attention 연산 비용이 감소하고, 모델의 처리 속도가 크게 향상됩니다.
ToMe는 효율적이고 정보 보존적인 방식으로 Transformer 모델의 성능을 개선하며, 다양한 입력 데이터에 쉽게 적용할 수 있습니다.
Q : 이 논문에서 제시한 결과를 자세하게 보고 다른 방법론에 비하여 특출난 점과 논문에서 제기하는 어떠한 방법이 이러한 결과를 도출하게 되었는지 논문에서 제시하는 이유와 너의 생각을 알려줘
논문에서 제시한 결과와 그 의미, 그리고 다른 방법론과 비교해 특출난 점과 이를 뒷받침하는 논문에서 제기한 이유 및 제 의견을 아래에 정리하겠습니다.
논문에서 제시한 주요 결과
처리 속도(Throughput) 향상:
- ViT 모델에서 Token Merging(ToMe)을 적용한 결과, 처리 속도가 약 2배 증가하면서도 정확도 손실은 미미함(0.2~0.4%).
- 예를 들어, ViT-L 모델에서 ToMe를 적용하면 정확도는 85.96%에서 85.82%로 약간 감소했으나, 처리 속도는 약 2배로 증가.
다양한 입력 데이터에서 범용적 성능:
- ToMe는 이미지(ImageNet-1k), 비디오(Kinetics-400), 오디오(AudioSet) 등의 다양한 데이터에 대해 적용 가능.
- 비디오에서는 2.2배의 처리량 증가와 0.2% 정확도 손실로 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보임.
- 오디오에서도 약 2배의 처리량 증가와 0.4%의 성능 감소(mAP 기준)를 달성.
비교 실험:
- 기존의 Token Pruning 방식과 비교 시, ToMe는 추가 학습 없이도 기존 모델에 바로 적용 가능하며, 더 나은 속도-정확도 균형을 달성함.
- 다른 토큰 감소 기법(A-ViT, DynamicViT 등)에 비해 훈련 및 추론 모두에서 속도 향상이 가능.
다른 방법론과 비교해 특출난 점
학습 없이 사용 가능:
- 기존의 Token Pruning 방식은 새로운 방식에 맞게 모델을 재학습해야 하지만, ToMe는 이미 학습된 모델에 바로 적용 가능.
- 이는 특히 대규모 모델에서 추가 학습 비용을 절감하는 데 매우 유리.
정보 손실 최소화:
- Token Pruning 방식은 불필요한 토큰을 제거하는 방식이지만, 이는 정보 손실로 인해 정확도 감소를 초래.
- 반면 ToMe는 토큰을 병합(merge)하여 정보를 보존하므로 정확도 감소를 최소화함.
실제 처리 속도 증가:
- ToMe는 실제 처리 속도(Throughput)에서 성능이 뛰어나며, 다른 방법론이 처리량 향상을 이론적으로만 주장하는 것과 달리 실질적으로도 성능을 입증.
다양한 도메인에 대한 적용성:
- 이미지뿐만 아니라 비디오와 오디오 데이터에 대해 동일한 방식으로 효과적으로 적용 가능.
- 이는 ToMe가 데이터의 모달리티에 독립적임을 보여줌.
논문에서 제기하는 이유
유사도 기반 병합:
- 병합 대상 토큰을 Key 벡터 간 유사도 계산으로 선택하여 정보가 유사한 토큰만 병합.
- 이는 비슷한 정보끼리 병합되도록 하여 정보 손실을 최소화함.
Bipartite Matching 알고리즘의 효율성:
- 간단한 이분 매칭 방식을 도입하여 병합 프로세스의 계산 비용을 낮추고, 속도를 크게 향상.
- 기존의 복잡한 클러스터링 방식(k-means 등)보다 빠르고 정확.
Proportional Attention:
- 병합된 토큰의 크기를 추적하고, Attention 계산 시 이를 반영하여 병합이 성능에 미치는 부정적 영향을 최소화.
훈련 중 및 훈련 없이 사용 가능:
- ToMe는 이미 학습된 모델에서 바로 사용할 수 있는 동시에, 훈련 중에도 적용하여 학습 시간을 단축.
제 의견
ToMe가 특출난 결과를 도출한 주요 요인은 간단함과 효율성이라고 생각합니다.
효율적인 알고리즘 설계:
- ToMe의 이분 매칭 알고리즘은 병합 대상 선정 과정에서 계산량을 크게 줄이면서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었습니다.
- 특히, Key 벡터와 코사인 유사도를 사용한 유사도 계산은 ViT 모델의 구조와 자연스럽게 결합됩니다.
정보 손실 최소화:
- 기존의 Token Pruning 방식은 필요 없는 정보를 제거하려다 오히려 중요한 정보를 잃는 경우가 많습니다. ToMe는 토큰을 병합하는 방식으로 이 문제를 해결한 점이 돋보입니다.
현실적인 유용성:
- ToMe는 학습 없이 사용 가능하고 다양한 입력 데이터 유형에 적용될 수 있어 실제 산업 응용에도 매우 유리합니다.
미래의 확장성:
- ToMe는 Segmentation, Detection 같은 세부적인 작업에도 확장 가능성이 보이며, 다른 모델 구조(Swin, MViT)와 결합하면 더 높은 성능을 기대할 수 있습니다.
결론
ToMe는 비효율성을 해결하면서도 정확도를 유지하는 혁신적인 토큰 병합 방식을 도입하여 ViT 모델의 실질적인 처리 성능을 크게 향상시켰습니다. 특히 간단한 구현과 범용성이 돋보이며, 이는 앞으로 Transformer 기반 모델의 효율화에 중요한 역할을 할 가능성이 높습니다.
Q : 이 논문의 입력데이터와 추론 과정에 대해서 예시를 들어 아주 자세하게 설명해 주겠니? 추가적으로 모델아키텍처의 구성 및 모델을 구성하는 연산과 메모리 요구량 컴퓨팅 요구량 대해서도 설명해줘
논문의 입력 데이터와 추론 과정, 모델 아키텍처 구성, 연산, 메모리 및 컴퓨팅 요구량을 예시와 함께 상세히 설명하겠습니다.
입력 데이터와 추론 과정
입력 데이터
이미지:
- 입력 데이터는 (224 \times 224) 해상도의 이미지를 (16 \times 16) 크기의 패치로 나눕니다.
- 각 패치는 (16 \times 16 \times 3 = 768)차원의 벡터로 변환되며, (224/16 = 14)이므로 총 196개의 패치가 생성됩니다.
- 이를 벡터화하여 (196 \times 768)의 입력 시퀀스로 변환.
비디오:
- 비디오는 시간축을 포함하며, (T \times H \times W) 크기의 프레임이 입력됩니다.
- 예를 들어, (16 \times 224 \times 224) 크기의 비디오는 시간축(16 프레임)과 공간축에서 각각 패치로 나눠집니다.
- 각 프레임이 (224 \times 224) 크기이므로 동일한 방식으로 (14 \times 14) 패치로 나뉘며, (16)개의 프레임으로 인해 (16 \times 196)개의 토큰이 생성됩니다.
오디오:
- 오디오 데이터는 스펙트로그램으로 변환한 뒤 이미지와 유사한 방식으로 패치 처리.
- 예를 들어, (128 \times 128)의 스펙트로그램 입력은 (16 \times 16) 패치로 나뉘어 총 (64)개의 패치가 생성.
추론 과정
1. 토큰 생성
- 입력 데이터를 패치로 나눈 후 각 패치를 벡터화하여 초기 토큰을 생성합니다.
- 각 토큰은 고유한 위치 정보를 나타내는 포지셔널 임베딩을 추가로 포함합니다.
2. Transformer 연산
- 각 토큰은 Transformer 블록을 통과하며, 각 블록에서 Attention 연산 및 Feed-Forward Network(FFN)로 처리됩니다.
3. Token Merging(ToMe) 적용
- ToMe 단계:
- 각 Transformer 블록 사이에서 토큰 유사도를 계산하고 유사한 토큰을 병합.
- 예: 196개의 토큰에서 (r = 8)로 설정 시, 한 층에서 8개의 토큰이 병합되어 (188)개의 토큰이 생성.
- 이를 모든 층에서 점진적으로 반복.
4. 최종 출력
- 마지막 Transformer 블록을 통과한 후, 남아 있는 토큰 중 대표 토큰(예: Class 토큰)을 사용해 최종 예측 수행.
- 예측 결과는 분류(classification), 회귀(regression) 등 작업에 따라 달라짐.
모델 아키텍처의 구성
1. 기본 ViT 구성
입력 임베딩:
- 입력 패치를 벡터화하고 포지셔널 임베딩을 추가.
Transformer 블록:
- 각 블록은 다음과 같은 두 주요 부분으로 구성:
- Self-Attention: 입력 토큰 간의 관계를 계산.
- Feed-Forward Network(FFN): 각 토큰의 정보를 독립적으로 변환.
- 각 블록은 다음과 같은 두 주요 부분으로 구성:
출력 레이어:
- Class 토큰을 기반으로 최종 예측.
2. ToMe 통합
- 각 Transformer 블록의 Attention과 FFN 사이에 ToMe를 삽입.
- ToMe는 토큰 병합을 수행하여 토큰 수를 점진적으로 감소.
모델을 구성하는 연산
Self-Attention 연산:
- 복잡도: (O(n^2 \cdot d)), (n)은 토큰 수, (d)는 임베딩 차원.
- ToMe 적용 후 (n)이 감소하므로 복잡도 감소.
Feed-Forward Network(FFN):
- 복잡도: (O(n \cdot d^2)).
- ToMe 적용으로 (n) 감소로 효율화.
Token Merging:
- 복잡도: (O(n)), 유사도 계산과 병합에만 추가 비용이 소요.
메모리 및 컴퓨팅 요구량
1. 메모리 요구량
- 기본 ViT:
- Self-Attention의 메모리 사용량은 (O(n^2))로, 토큰 수 (n)이 메모리 요구량을 결정.
- 예: (n = 196), (d = 768)일 경우, Attention 계산에 (196^2 \cdot 768)의 메모리 사용.
- ToMe 적용:
- 토큰 병합으로 (n)을 점진적으로 줄이므로 메모리 사용량이 크게 감소.
2. 컴퓨팅 요구량
- 기본 ViT:
- Attention과 FFN의 연산량은 (O(n^2 \cdot d)) 및 (O(n \cdot d^2)).
- 예: (n = 196), (d = 768)일 때, Self-Attention에서 (196^2 \cdot 768), FFN에서 (196 \cdot 768^2)의 연산.
- ToMe 적용:
- 각 층에서 (n)이 감소하므로 연산량이 선형적으로 감소.
- 예: 12층의 Transformer에서 (n = 196 \rightarrow 128)로 감소할 경우, 전체 연산량이 약 35% 절감.
정리
- 입력 데이터:
- ToMe는 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 데이터에 대해 동일한 방식으로 처리.
- 추론 과정:
- 토큰 병합을 통해 정보 손실을 최소화하면서 처리 속도와 메모리 효율성을 높임.
- 모델 구성:
- Transformer 구조에 ToMe를 삽입해 토큰 병합 과정 추가.
- 연산 및 메모리 효율성:
- Self-Attention과 FFN 연산량이 토큰 감소로 선형적으로 감소하며, 메모리 사용량도 크게 줄어듦.
ToMe는 Transformer 기반 모델의 연산 효율성을 크게 개선하며, 특히 대규모 데이터셋과 모델에서 실질적인 처리 속도 및 메모리 사용량 절감을 제공하는 강력한 접근법입니다.
Q : 이 논문의 한계를 극복하기 위한 방법으로 어떤 연구흐름이 있는지 정리해서 자세하게 설명해 줘
논문에서 제시한 Token Merging (ToMe) 기법은 효율성과 성능의 균형을 훌륭하게 잡았지만, 몇 가지 한계점이 존재합니다. 이를 극복하기 위한 연구 흐름과 아이디어를 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
1. 정보 손실 최소화
한계점:
ToMe는 토큰 병합 과정에서 유사성을 기준으로 병합을 수행하지만, 정보 손실이 완전히 배제될 수는 없습니다. 병합 기준이 단순한 Key 벡터 유사성에 기반하므로, 미묘한 차이를 가진 토큰들이 병합될 수 있습니다.
극복 방법:
다중 모달 유사성 기준:
- Key 벡터뿐만 아니라 Value 벡터 또는 Query 벡터를 포함한 다중 유사성 기준을 적용.
- 각 벡터에 가중치를 부여하거나 학습된 유사성 함수를 활용해 더 정교한 병합 기준을 생성.
학습 기반 병합 전략:
- 병합 과정을 학습 가능하도록 설계하여 병합 대상 선택이 데이터에 최적화되도록 함.
- 예: Gumbel-Softmax 기법을 사용해 병합 과정을 미분 가능하게 설계.
재구성 손실 기반 병합:
- 병합 후에도 병합된 토큰들이 원래 입력 정보를 복원할 수 있도록 재구성 손실을 포함.
- 병합 과정에서 정보 보존을 강조하는 추가 제약 조건 도입.
2. 입력 데이터 다양성 대응
한계점:
ToMe는 고정된 병합 비율을 사용하여 입력 데이터의 복잡도나 다양성을 반영하지 못합니다. 복잡한 데이터에서는 정보 손실이 크게 나타날 가능성이 있습니다.
극복 방법:
동적 병합 전략:
- 입력 데이터의 복잡도에 따라 병합 비율을 조정하는 동적 토큰 병합(Dynamic Token Merging) 기법 개발.
- 예: 데이터의 엔트로피나 Attention 값 분포를 기반으로 병합 비율을 동적으로 설정.
컨텐츠 인식 병합(Content-Aware Merging):
- 입력 데이터의 중요한 영역(예: 이미지의 객체 또는 비디오의 움직임)에 대해 병합을 제한하고, 덜 중요한 영역에서 병합 비율을 높이는 방식.
- Saliency Map이나 Attention Map을 활용.
3. 확장성 및 복잡한 작업 적용
한계점:
ToMe는 분류(Classification) 작업에 초점을 맞추고 있으며, 객체 탐지(Object Detection)나 세분화(Segmentation)와 같은 복잡한 작업에서의 효과는 명확하지 않음.
극복 방법:
멀티스케일 병합:
- Swin Transformer와 같이 계층적 구조를 도입하여, 병합 과정이 서로 다른 스케일에서 발생하도록 설계.
- 멀티스케일 병합은 세분화나 탐지 작업에서 보다 정교한 표현을 가능하게 함.
교차 Attention 결합:
- 병합된 토큰의 정보를 더 풍부하게 하기 위해 다른 층의 Attention 맵 또는 외부 정보를 결합.
- 예: 상위 계층의 Attention 정보를 하위 계층의 병합 과정에 반영.
응용 특화 병합 기법:
- 세분화 또는 탐지와 같은 작업에 최적화된 병합 기준 및 알고리즘 개발.
- 예: 병합된 토큰이 특정 객체의 경계나 특징을 보존하도록 설계.
4. 병합의 가역성 확보
한계점:
병합은 비가역적 과정으로, 병합 이후의 토큰이 원래의 개별 토큰을 복원할 수 없습니다.
극복 방법:
가역적 병합(Reversible Merging):
- 병합 과정에서 원래 토큰의 정보를 압축하여 병합된 토큰 내부에 임베딩.
- 복원 단계에서 이를 활용해 원래의 토큰을 재구성.
멀티헤드 복원:
- 병합된 토큰의 정보를 여러 헤드에서 병렬적으로 처리하여 병합 이전의 정보를 복원.
- Attention 값 분배를 활용한 가역적 재구성.
5. 비선형 병합 스케줄
한계점:
ToMe는 주로 고정된 병합 비율(Constant Schedule)을 사용하며, 모든 Transformer 층에서 동일한 비율로 토큰을 병합합니다. 이는 모델의 비선형적 정보 처리를 반영하지 못합니다.
극복 방법:
점진적 병합(Slow-to-Fast Schedule):
- 초기 층에서는 병합 비율을 낮추고, 깊은 층으로 갈수록 병합 비율을 점진적으로 높이는 방식.
- 초기 층에서 풍부한 정보를 유지하고, 깊은 층에서 효율성을 극대화.
데이터 주도 병합 스케줄:
- 특정 데이터셋이나 작업에 맞춘 최적 병합 스케줄을 학습.
- 예: Reinforcement Learning 기법으로 최적의 병합 스케줄을 탐색.
정리 및 미래 연구 방향
- 정보 손실 최소화: 다중 유사성 기준, 학습 기반 병합, 재구성 손실 적용.
- 입력 다양성 대응: 동적 병합 전략, 컨텐츠 인식 병합 도입.
- 응용 확장: 멀티스케일 병합, 응용 특화 병합 기법 설계.
- 가역성 확보: 병합 과정에서 원래 정보를 보존하고 복원 가능한 방식 개발.
- 비선형 병합 스케줄: 모델의 계층적 특성을 반영하는 병합 비율 설계.
이러한 연구 흐름은 ToMe의 잠재력을 확장하고, 다양한 작업에서 더욱 일반화된 성능을 제공하는 데 기여할 것입니다.
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