전체 점수 하나의 한계
같은 이미지도 어떤 기준을 묻는지에 따라 사람의 선택이 달라질 수 있다. MPS는 풍부한 선호를 하나의 전체 점수에만 줄이는 문제를 다룬다. 평가할 관점을 조건으로 이용해 여러 차원의 선호를 학습한다.
네 가지 관점
미적 평가와 텍스트 의미의 일치, 세부 품질, 전체 평가를 다룬다. 이 네 관점은 서로 관련되지만 같은 것이 아니다. 의미 조건을 잘 맞힌 이미지가 미적으로도 가장 선호된다는 결론은 자동으로 나오지 않는다.
조건 모듈과 자료
CLIP 위에 선호 조건 모듈을 도입한다. 다양한 텍스트 기반 생성 모형의 결과에 대해 관점별 선택을 수집한 MHP 자료로 학습한다. 어느 관점의 점수를 요청했는지와 자료가 담은 생성 결과의 범위를 함께 살펴야 한다.
서로 다른 선택의 예
설명용으로 A는 요청한 물체의 개수를 맞췄지만 표면이 거칠고 B는 개수가 틀렸지만 표면이 매끄럽다고 하자. 의미 조건과 세부 품질이 다른 선택을 유도할 수 있다. 실제 평가 문항이나 특정 모델 결과를 옮긴 예는 아니다.