연구진은 생성 모델이 작은 시스템에서 학습한 내용을 더 큰 시스템에 적용하는 규모 확장의 안정성을 분석했어요. 건축학적 로컬리티만으로는 안정적인 규모 확장이 보장되지 않으며, 가우시안 스무딩된 스코어의 준로컬리티가 핵심이라는 것을 밝혀냈어요. 새로운 벤치마크 'FDLF'를 통해 공간 혼합, 스무딩된 스코어의 준로컬리티, 모델 수용체 필드 간의 상호작용을 검증했어요.
FDLF 벤치마크는 정확한 스코어, 밀도, 제어 가능한 응답 범위를 제공하며, 모델의 수용체 필드가 스무딩된 스코어의 응답 범위를 커버해야 규모 확장이 가능하다는 것을 보여줘요. 공간 혼합이 약해지면 스코어의 로컬리티가 급격히 저하되어 규모 확장 실패를 초래한다는 것을 발견했어요.
연구 결과는 규모 확장 성공 여부가 모델의 공간 혼합, 스무딩된 스코어의 준로컬리티, 수용체 필드에 따라 결정된다는 것을 시사하며, 생성 모델 연구에 중요한 통찰력을 제공해요.