PSALM의 제로샷 성능이 우수한 이유는 유연한 아키텍처와 다양한 입력 스키마를 통해 새로운 작업에 대해 추가적인 학습 없이 직접 처리할 수 있는 능력에 있습니다. 이 모델은 다양한 세그멘테이션 작업에 대해 학습하고 일반화할 수 있는 강력한 능력을 보여주며, 이는 자연어 처리에서 LLM의 성공과 유사한 특성을 갖추고 있습니다.
PSALM의 제로샷 성능을 더 향상시키기 위해서는 더 많은 다양한 학습 데이터를 추가하고 모델을 더 깊게 학습시키는 것이 중요합니다. 또한 새로운 작업에 대한 조건 프롬프트 및 마스크 토큰의 설계를 더욱 개선하여 모델이 새로운 작업에 대해 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 하는 것이 도움이 될 것입니다.