KALE는 CLIP 모델을 DINOv2와 정렬하는 새로운 방법으로, 기존 방식의 한계를 극복하기 위해 손실 균형을 조절합니다. 웹 규모 데이터셋(CC12M)에서 기존 방식은 효과가 미미했지만, KALE는 정렬 신호를 복구하고 성능을 향상시켰습니다. SVHN linear probing에서 성능이 향상되었고, zero-shot 성능이 +2.00% 향상되어 KUEA보다 우수한 결과를 보였습니다.