두 번째 연구 분야
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두 번째 연구 분야는 종종 장황하지만 의미론적으로는 빈약한 생의학 이미지 캡션을 개선하는 데 중점을 둡니다. 2단계 파이프라인은 캡션을 재작성하고 관심 영역(ROI)에 대한 국소적 설명을 통합하여 이미지-텍스트 정렬을 향상시킵니다. 예를 들어, OmniCaptioner 120은 교사 모델이 간결하고 개체 기반 요약을 생성하도록 유도한 다음, 품질을 보장하기 위해 혼란도 및 유사성 검사를 수행합니다. 진단적으로 중요한 영역이 포함된 경우, 121 추가적인 ROI별 설명(예: "상엽의 6mm 흉막하 결절")이 근거를 더욱 풍부하게 합니다. 이러한 전역적 및 국소적 개선의 통합은 의료 MLLM에서 진단 추론을 강화하는 고품질 이미지-텍스트 쌍을 생성합니다.
추론 집약적인 작업의 경우, CoT 주석을 사용하여 답변뿐만 아니라 중간 추론 과정까지 전달합니다. 교사 모델은 단계별 설명을 생성하도록 지시받으며, 거부 샘플링을 사용하여 비논리적이거나 불완전한 추적을 걸러냅니다. 학생 모델을 최종 답변과 추론 과정 모두에 대해 지도함으로써 해석 가능한 의사 결정을 유도하고 표면적인 단서에 대한 의존도를 줄입니다. 이러한 이중 지도는 특히 다중 홉 진단 시나리오에서 투명성과 견고성을 향상시킵니다.
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