TraceViT: 시각적 추상 추론을 위한 근거 기반 추적 감독 (Grounded Trace Supervision)

요약

TraceViT는 ARC 벤치마크를 위해 제안된 루프형 시각적 추론 모델로, 중간 단계의 변환 과정을 단계별로 감독하는 '추적 감독(Trace Supervision)' 방식을 사용합니다. 의미론적으로 단조로운 변환 체인을 통해 모델이 논리적인 추론 단계를 밟도록 유도하며, ARC-AGI-1에서 높은 성능을 입증했습니다.

핵심 포인트

• 중간 단계의 정교화 과정을 제약하는 추적 감독 방식 제안
• 의미론적으로 단조로운 변환 체인을 통한 단계별 추론 학습
• 소프트 추적 정렬을 통해 모델의 자유로운 반복 횟수 할당 지원
• ARC-AGI-1에서 67.8%의 pass@2 성능 달성
• 추적 감독은 근거 부여(grounding)와 결합될 때 효과적임