A. 두 인코더의 최종 숨겨진 상태를 연결하여 완전히 연결된 계층에 공급합니다.

B. 두 인코더의 출력 임베딩을 요소별로 평균합니다.

C. 오디오 인코더는 고정한 채 텍스트 인코더만 미세 조정합니다.

D. 연결하기 전에 각 모달리티의 기여도를 평가하기 위해 별도의 주의 메커니즘을 훈련합니다.

E. 두 인코더의 숨겨진 상태를 요소별로 추가합니다.

A. 오디오 품질에 영향을 미치는 배경 소음의 변화.

B. 얼굴 표정 인식에 영향을 미치는 조명 조건의 차이.

C. 문화와 개인에 따른 감정 표현의 주관성.

D. 오디오와 비디오 스트림 간 동기화 문제.

E. 위의 모든 것.

A. 다양하고 대표적인 데이터 세트로 모델을 훈련하고, 생성된 이미지의 편향을 탐지하고 완화하기 위한 메커니즘을 구현하며, 기술의 한계와 잠재적 위험에 대한 투명성을 제공합니다.

B. 모델의 기술적 성능 향상에만 집중하고, 잠재적인 윤리적 문제는 무시하며, 혁신을 촉진하기 위해 모델을 오픈 소스로 공개합니다.

C. 모델이 생성할 수 있는 이미지 유형에 대한 엄격한 통제를 구현하고, 특정 애플리케이션에만 사용을 제한하며, 신뢰할 수 있는 소수의 개인에게만 모델에 대한 액세스를 제한합니다.

D. 개발 프로세스에서 속도와 효율성을 우선시하고, 잠재적인 편견을 해결하는 것을 소홀히 하며, 철저한 테스트나 평가를 수행하지 않고 모델을 배포합니다.

E. 실제 데이터와 관련된 잠재적인 개인정보 보호 문제를 피하기 위해 합성 데이터를 사용하여 학습하고, 합성 데이터의 잠재적 편향을 무시하며, 모델이 완전히 편향되지 않았다고 주장합니다.

A. 글로벌(소프트) 어텐션

B. 로컬(하드) 어텐션

C. 자기 주의

D. 바흐다나우 주의(가산적 주의)

E. 다중 헤드 주의

A. 모델의 이미지 처리 구성 요소에 대한 학습률을 높입니다.

B. 이미지 처리 구성 요소에 더 강력한 정규화(예: 드롭아웃, Ll/L2 정규화)를 적용하거나 텍스트 기반 손실 함수의 가중치를 늘립니다.

C. 텍스트 데이터의 배치 크기를 줄입니다.

D. 과잉 맞춤을 방지하기 위해 이미지 데이터를 완전히 제거합니다.

E. 텍스트 처리를 위해 더 간단한 모델 아키텍처를 사용합니다.