본 논문은 점점 복잡하고 다양해지는 데이터셋을 처리하기 위해 모델 확장성을 제한하는 토큰 압축 문제에 대한 새로운 해결책을 제시합니다. 문맥 강화 기반의 새로운 메커니즘을 통해 토큰 간 상호 의존성과 의미적 관련성을 고려하여 토큰의 중요도를 동적으로 조정합니다. 그래프 기반 알고리즘과 적응적 가중치를 활용하여 텍스트 및 다중 모달 데이터 간의 미묘한 문맥적 관계를 포착하여 다운스트림 작업에서 강력한 정렬과 성능을 보장합니다. 다양한 도메인에 대한 평가 결과, 특히 세부적인 교차 모달 상호 작용이 필요한 작업에서 정확도와 의미 유지 측면에서 상당한 향상을 보였습니다. 메모리 사용 분석을 통해 추가적인 강화 프로세스에도 불구하고 계산 효율성이 향상되었음을 보여주며, 오류 분포 분석을 통해 기준 모델에 비해 의미 손실과 구문적 불일치가 감소되었음을 확인했습니다. 모듈식 아키텍처는 광범위한 오픈 소스 프레임워크와의 호환성을 보장하여 실제 애플리케이션에 대한 확장 가능한 구현을 용이하게 합니다. 본 연구는 문맥 강화가 토큰 관리 전략을 재정의하고 대규모 모델 설계를 발전시키는 데 잠재력이 있음을 강조합니다.
