Um das Modell anzupassen, damit es auch Beschreibungen mit negativen Formulierungen wie "nicht" korrekt verarbeiten kann, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:
Erweiterung des Trainingsdatensatzes: Durch die Integration von Beispielen mit negativen Formulierungen in den Trainingsdatensatz kann das Modell lernen, wie es mit solchen Beschreibungen umgehen soll.
Implementierung von Negationsmechanismen: Durch die Integration von speziellen Mechanismen, die auf negative Formulierungen achten und diese entsprechend berücksichtigen, kann das Modell lernen, wie es Negationen in den Beschreibungen interpretieren soll.
Verwendung von Kontextinformationen: Durch die Berücksichtigung des Kontexts um das negative Wort herum kann das Modell besser verstehen, ob es sich um eine Negation handelt und wie es diese in Bezug auf die Objekte interpretieren soll.
Fine-Tuning des Decoders: Durch das Feintuning des Decoders auf spezifische Aufgaben, die negative Formulierungen erfordern, kann das Modell lernen, wie es mit solchen sprachlichen Konstruktionen umgehen soll.