人間が自然に使う言語表現を機械学習モデルが理解するためには、以下のようなアプローチが有効です。まず、多モーダル学習を活用することが重要です。具体的には、テキストと3Dポーズのデータを同時に学習させることで、両者の関連性を深く理解させることができます。PoseScriptのようなデータセットを用いることで、豊富な自然言語の記述とそれに対応する3Dポーズを結びつけることが可能です。
次に、自動キャプショニング技術を導入することで、膨大な量のデータを生成し、モデルの訓練に利用することができます。PoseScriptでは、ポーズコードを用いてポーズの詳細な記述を生成し、これをモデルの事前学習に活用しています。このように、データのスケーラビリティを確保することが、モデルの性能向上に寄与します。
さらに、トランスフォーマーモデルのような最新の自然言語処理技術を利用することで、文脈を考慮したより精緻な理解が可能になります。これにより、モデルは複雑な文構造や意味を捉える能力を向上させることができます。