기존 모델의 낮은 탐지 성능의 근본적인 원인은 하이브리드 방법론에서 발생하는 오류 전파 문제입니다. 이 방법론은 탐지와 설명 작업을 하나의 텍스트 생성 문제로 공식화하는데, 이는 모델이 두 작업을 동시에 처리하면서 오류가 전파되어 성능이 저하되는 결과를 초래할 수 있습니다. 또한, 이러한 방식으로 훈련된 모델은 순수하게 탐지 작업에만 초점을 맞춘 모델보다 탐지 결과가 훨씬 낮을 수 있음을 실험 결과에서 확인할 수 있었습니다.