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초록·키워드
최근 멀티모달 분류 모델은 일부 모달리티 결손 시 성능 저하 문제가 있다. 본 논문에서는 경량화된 프롬프트 학습 기반 프레임워크 ‘Prompt the Missing’을 제안한다. 이 기법은 입력과 어텐션 단계에서 학습 가능한 프롬프트 토큰을 삽입하여 손상된 모달리티 환경에서도 일관된 특성 표현을 학습하도록 유도하며, 다양한 교란 상황에 노출시켜 예측 정확도를 안정적으로 유지한다. 실험 결과, ‘Prompt the Missing’은 기존 모델보다 최대 10.4%p 높은 정확도를 보였으며, 학습시간은 96%, 메모리 사용량은 82.3% 절감되었다. 또한, 파라미터 효율적 튜닝 기법인 LoRA와 Adapter를 능가하고, 교란 패턴 발생 시에도 안정적인 성능을 유지하여 실제 현장 적용 가능성을 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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