연구진이 실제 상황에서 웃음을 이해하기 위한 데이터셋 SMILE-Next를 공개했어요. 이 데이터셋은 웃음 감지, 유형 분류, 추론 3가지 작업을 지원하며, 텍스트와 멀티모달 정보를 포함하고 있어요.
SMILE-Next를 기반으로 웃음에 특화된 LLM을 개발하기 위해, 연구진은 Self-Instruct와 MoLE(Mixture-of-Laugh-Experts) 프레임워크를 제안했어요.
실험 결과, 제안된 방법들이 기존 LLM보다 성능을 크게 향상시켜 실제 상황에서의 웃음 이해 능력을 발전시켰어요. 프로젝트 페이지는 GitHub에서 확인할 수 있어요.