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이러한 발전 궤적은 단순한 보간법에서 점차 구조화되고 이론적으로 뒷받침되는 기법으로 나아가는 명확한 방법론적 진화를 보여줍니다. 하지만 여전히 상당한 어려움이 남아 있습니다. 기존 방법론 대부분은 아키텍처의 동질성에 의존하기 때문에 다양한 모델 계열이나 양식에 적용하는 데 한계가 있습니다. 작업 간 충돌을 완화하도록 설계된 접근 방식은 경험적 안정성을 향상시키는 경우가 많지만 엄밀한 이론적 보장이 부족합니다. 또한 계층 또는 모듈 수준에서 최적화하는 적응형 전략은 추가적인 계산 복잡성을 야기하여 수십억 개의 매개변수를 가진 시스템으로의 확장성에 대한 의문을 제기합니다. 더욱이, 다양한 작업과 영역에 걸쳐 여러 병합 전략의 효과를 체계적으로 평가할 수 있는 통합 프레임워크가 없습니다. 향후 유망한 연구 방향으로는 (1) 이질성과 다중 모달리티를 처리할 수 있는 확장 가능하고 아키텍처에 구애받지 않는 병합 기법 개발, (2) 병합이 성공하거나 실패하는 시점과 이유를 설명하는 더욱 견고한 이론적 기반 구축, (3) 병합 방법의 공정하고 포괄적인 평가를 보장하기 위한 표준화된 벤치마크 및 평가 프로토콜 수립 등이 있습니다. 이러한 미해결 과제를 해결하는 것은 매개변수 수준 병합을 유망하지만 여전히 제약이 있는 기법에서 대규모 모델 통합을 위한 광범위하게 신뢰할 수 있는 기반으로 전환하는 데 매우 중요할 것입니다.
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