의사 라벨링
라벨이 없는 데이터에 대해 모델이 예측한 값을 임시 라벨로 부여하고, 이를 다시 학습이나 추론의 참고 자료로 활용하는 기법입니다. 데이터 부족 문제를 해결하는 데 자주 사용됩니다.
LMM의 인컨텍스트 학습으로 CLIP을 넘어서는 범용 분류 성능 달성