본 논문은 프롬프트 기반 융합의 한계점 극복을 위해, 인스턴스별 프롬프트를 동적으로 생성하는 Mixture of Prompt Experts (MoPE) 프레임워크를 제안한다. MoPE는 멀티모달 페어링을 활용하여 각 인스턴스에 최적화된 프롬프트를 선택하며, 고정된 프롬프트 길이를 유지하면서도 전문가 수를 효과적으로 확장하여 적응성과 표현력을 향상시킨다. 이를 통해 복잡한 멀티모달 관계에 대한 적응성을 높이고, 훈련 가능한 파라미터 수를 극소화하면서도 SOTA 성능을 달성한다.
