연구진은 기존 학습 시스템이 훈련 데이터 분포 범위를 벗어난 새로운 작업으로 일반화하는 데 어려움을 겪는다는 점에 주목했어요. 관계적 작업 외삽기(RTE) 알고리즘을 개발하여 체계적으로 새로운 작업으로 외삽할 수 있도록 했으며, 이는 작업 간의 변환 관계를 학습하는 데 기반해요. RTE는 다양한 함수 예측 및 시퀀스 예측 작업에서 기존 방식보다 성능이 뛰어나며, 새로운 작업으로의 외삽을 가능하게 해요.