Multimodal Large Language Models (MLLMs)의 핵심 아이디어는 시각적 콘텐츠의 풍부함과 언어의 논리를 결합하는 모델을 만드는 것입니다. 그러나 이 분야의 발전에도 불구하고, 많은 모델들은 두 도메인을 효과적으로 연결하는 데 어려움을 겪어 시각 구성 요소를 포함하는 복잡한 추론 작업에서 성능이 제한됩니다. 이 논문은 GRIT(Method for Grounded Reasoning with Image and Text)이라는 새로운 방법을 제안합니다. GRIT은 이미지와 텍스트를 교차시키는 방법으로, MLLM을 이용하여 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하고 추론 작업에서의 성능을 향상시킵니다. 이 방법은 이미지와 텍스트 간의 상호 작용을 강화하고, 복잡한 시각적 추론 작업에 대한 모델의 이해력을 향상시킵니다. 논문에서 제시된 GRIT은 MLLM을 보다 강력한 시각적 추론 도구로 변환시키는 중요한 단계입니다. 이를 통해 MLLM이 이미지와 텍스트를 보다 효과적으로 이해하고, 다양한 시각적 추론 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

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