BLOOD 방법은 Transformer 모델의 중간 레이어 간 표현 변환을 분석하여 Out-of-Distribution (OOD) 데이터를 감지하는 데 사용됩니다. Transformer 모델은 입력 기능을 self-attention 메커니즘을 사용하여 고차원 표현 공간으로 매핑하며, 이는 데이터의 표현을 작업에 적합하게 만듭니다. BLOOD은 ID 데이터와 OOD 데이터 간의 표현 변환의 부드러움을 분석합니다. 이 방법은 ID 데이터의 표현이 OOD 데이터의 표현보다 더 부드럽게 변환되는 경향이 있음을 이용합니다. Transformer 모델은 하위 레이어에서는 낮은 수준의 기능을 모델링하고 상위 레이어에서는 더 높은 수준의 기능을 모델링하는 경향이 있습니다. BLOOD은 이러한 특성을 활용하여 ID 데이터와 OOD 데이터 간의 표현 변환의 부드러움을 측정하고 이를 이용하여 OOD 데이터를 식별합니다.