연구진은 시각적 인컨텍스트 학습(VICL) 모델의 적응 능력을 평가하기 위해 100만 파라미터의 소형 모델을 훈련했어요. 소형 모델과 7,000배 더 큰 VICL 모델을 비교한 결과, 현재 VICL 벤치마킹 방식에 대한 평가 방법론의 격차가 드러났어요. 연구 결과는 데이터 분포 변화, 새로운 작업 인코딩, 완전히 새로운 작업 환경에서 모델의 적응 능력을 측정하는 방식에 대한 혁신 필요성을 강조해요.