시각 변환기 모델의 사후 설명 기법을 개선하거나 새로운 접근법을 제안하기 위해서는 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, 토큰 변환 효과를 더 정확하게 측정하고 이를 설명에 효과적으로 활용하는 방법을 모색할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 예측에 기여하는 토큰들을 더 정확하게 식별하고 해석할 수 있습니다. 또한, 다양한 계층에서의 토큰 변환과 정보 흐름을 ganzug하게 고려하는 새로운 설명 방법을 고안할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 내부 동작을 더 잘 이해하고 모델의 예측을 설명할 수 있습니다. 또한, 다양한 도메인에서의 적용 가능성을 고려하여 다른 분야에도 확장 가능한 설명 기법을 개발하는 것도 중요합니다.