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초록·키워드
Recently, multimodal large language models have gained attention for their ability to integrate and process text, images, and videos. Leveraging the contextual reasoning of large language models, they effectively utilize rich cues for complex tasks like question answering, reasoning, and comprehension. However, recent studies have reported the occurrence of the attention sink phenomenon in transformer-based large language models, which disrupts attention flow and degrades performance. To address this issue, we propose a dynamic attention calibration technique that adaptively modulates the attention flow. The proposed approach is comprehensively evaluated on a video-based generative. Experimental results show that our method consistently outperforms existing approaches on average.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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