Die Integration von Sprachmodellen könnte die Leistung des PMG-AFT-Verfahrens auf verschiedene Weisen verbessern:
Bessere Kontextualisierung: Sprachmodelle können dazu beitragen, den Kontext von Bildern und Texten besser zu verstehen, was zu präziseren und robusteren Vorhersagen führen kann.
Erweiterte semantische Analyse: Durch die Integration von Sprachmodellen können komplexere semantische Analysen durchgeführt werden, um die Beziehung zwischen Bildern und Texten genauer zu erfassen.
Verbesserte Generierung von Angriffen: Sprachmodelle können bei der Generierung von Angriffen auf Modelle helfen, indem sie gezieltere und raffiniertere Angriffe entwickeln, um die Robustheit zu testen.
Erweiterte Erklärbarkeit: Die Integration von Sprachmodellen kann dazu beitragen, die Entscheidungsfindung des PMG-AFT-Verfahrens besser zu erklären und die Interpretierbarkeit der Ergebnisse zu verbessern.