연구진이 Perceiver 아키텍처 기반의 In-Context 학습 모델을 개발했어요. 이 모델은 합성 데이터를 활용해 소량의 레이블 데이터만으로도 Multiple Instance Learning (MIL) 문제를 해결할 수 있어요.
모델은 새로운 작업을 위해 몇 개의 레이블된 데이터만으로도 학습하며, 추론 시에는 단일 패스만으로 가능해요.
다양한 합성 데이터 생성기를 결합하여 사전 학습한 결과, 12개의 MIL 벤치마크에서 기존 지도 학습 기반 모델보다 뛰어난 성능을 보여줬어요.