시각 언어 모델 체인 오브 씨토트 추론 향상

시각 언어 모델의 씨토트 추론은 해석 가능성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요하다. 현재의 훈련 방법은 짧은 주석으로 지배된 데이터셋에 의존하고 있는데, 이는 자세한 설명이 필요한 추론 작업에서 일반화가 부족하다는 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 짧은 답변 데이터를 확장한 두 단계의 후훈련 전략을 제안한다.