논문 정보
- 날짜:
2026-02-28
- 카테고리: -
- 우선순위 점수: 4.6
핵심 요약
LMM의 고정된 학습 방식에서 벗어나 모델의 약점을 진단하고 이를 보완하는 데이터를 생성하여 강화하는 DPE(Diagnostic-driven Progressive Evolution) 프레임워크를 제안합니다. 멀티 에이전트가 대규모 비정형 데이터를 가공하고, 모델의 실패 원인을 분석하여 취약점 중심의 데이터 믹스를 동적으로 조정합니다. Qwen 시리즈 모델 실험을 통해 11개 벤치마크에서 지속적인 성능 향상을 입증했습니다.
학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 모델의 취약점을 자동으로 진단하고 맞춤형 데이터를 생성하는 루프를 통해 효율적인 멀티모달 성능 고도화가 가능합니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 오픈 소스 모델 기반의 지속적 학습 프레임워크로서 실질적인 벤치마크 성능 향상이 확인되었으므로 내부 모델 개선에 적용 가능성이 높습니다.
원문 링크
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