비전 언어 모델과 그 작동 방식, 그리고 AI에서의 다양한 적용 사례에 대해 알아보세요. 이러한 모델이 시각과 언어 기능을 어떻게 결합하는지 알아보세요.
이전 기사에서는 GPT-4o가 단어를 사용하여 이미지를 이해하고 설명하는 방법에 대해 살펴봤습니다. 이 기능은 Google Gemini 및 Claude 3과 같은 다른 새로운 모델에서도 볼 수 있습니다. 오늘은 비전 언어 모델의 작동 방식과 시각 데이터와 텍스트 데이터를 결합하는 방법을 설명하기 위해 이 개념을 더 자세히 살펴보겠습니다.
이러한 모델은 사진에 대한 자세한 캡션 생성, 이미지에 대한 질문에 대한 답변, 텍스트 설명을 기반으로 한 새로운 시각 콘텐츠 제작 등 다양하고 인상적인 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 시각 정보와 언어 정보를 원활하게 통합함으로써 비전 언어 모델은 우리가 기술과 상호작용하고 주변 세계를 이해하는 방식을 바꾸고 있습니다.
비전 언어 모델(VLM)을 어디에 사용할 수 있는지 살펴보기 전에 VLM이 무엇이며 어떻게 작동하는지 먼저 이해해 보겠습니다. VLM은 이미지와 텍스트를 모두 처리하기 위해 비전 모델과 언어 모델의 기능을 결합한 고급 AI 모델입니다. 이 모델은 텍스트 설명과 함께 사진을 보고 이 둘을 연결하는 방법을 학습합니다. 모델의 비전 부분은 이미지에서 세부 사항을 캡처하고 언어 부분은 텍스트를 이해합니다. 이러한 팀워크를 통해 VLM은 이미지와 텍스트를 모두 이해하고 분석할 수 있습니다.
다음은 비전 언어 모델의 주요 기능입니다:
다음으로 CLIP, SimVLM, VisualGPT와 같이 잘 알려진 모델에서 사용하는 일반적인 VLM 아키텍처와 학습 기법을 살펴보겠습니다.
대조 학습은 데이터 포인트 간의 차이를 비교하여 모델이 학습하도록 돕는 기법입니다. 이 기법은 인스턴스가 얼마나 유사하거나 다른지 계산하고 이러한 차이를 측정하는 대조적 손실을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 라벨이 지정된 작은 예제 세트가 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 라벨을 지정하도록 안내하는 준지도 학습에 특히 유용합니다. 예를 들어, 고양이가 어떻게 생겼는지 이해하기 위해 모델은 비슷한 고양이 이미지와 개 이미지와 비교합니다. 대조 학습 기법은 얼굴 구조, 몸 크기, 털과 같은 특징을 식별함으로써 고양이와 개를 구별할 수 있습니다.
CLIP은 대조 학습을 사용하여 텍스트 설명과 이미지를 일치시키는 시각 언어 모델입니다. 간단한 세 단계로 작동합니다. 첫째, 텍스트와 이미지를 모두 이해하는 모델 부분을 학습시킵니다. 둘째, 데이터 세트의 카테고리를 텍스트 설명으로 변환합니다. 셋째, 주어진 이미지에 가장 잘 어울리는 설명을 식별합니다. 이 방법 덕분에 CLIP 모델은 특별히 학습되지 않은 작업에서도 정확한 예측을 할 수 있습니다.
PrefixLM은 모델 학습에 사용되는 자연어 처리(NLP) 기술입니다. 문장의 일부(접두사)로 시작하여 다음 단어를 예측하는 방법을 학습합니다. 비전 언어 모델에서 PrefixLM은 이미지와 주어진 텍스트를 기반으로 모델이 다음 단어를 예측하는 데 도움을 줍니다. 이 모델은 이미지를 이미지의 일부를 나타내는 작은 패치로 나누고 이를 순서대로 처리하는 비전 트랜스포머(ViT)를 사용합니다.
SimVLM은 PrefixLM 학습 기법을 사용하는 VLM입니다. 이전 모델에 비해 더 간단한 트랜스포머 아키텍처를 사용하지만 다양한 테스트에서 더 나은 결과를 얻습니다. 이 모델 아키텍처는 트랜스포머 인코더를 사용하여 이미지를 텍스트 접두사와 연관시키는 방법을 학습한 다음 트랜스포머 디코더를 사용하여 텍스트를 생성하는 방식으로 이루어집니다.
교차 주의와 멀티모달 융합은 사전 학습된 시각 언어 모델의 시각 데이터 이해 및 처리 능력을 향상시키는 기술입니다. 이는 모델에 교차 주의 레이어를 추가하여 시각 정보와 텍스트 정보에 동시에 주의를 기울일 수 있도록 하는 방식으로 작동합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
VisualGPT는 이 기법을 사용하는 모델의 좋은 예입니다. 여기에는 자체 부활 활성화 유닛(SRAU)이라는 특수 기능이 포함되어 있어 모델이 소실 그라데이션이라는 일반적인 문제를 피할 수 있도록 도와줍니다. 소실 그라디언트는 훈련 중에 모델이 중요한 정보를 잃게 만들 수 있지만 SRAU는 모델의 성능을 강력하게 유지합니다.
비전 언어 모델은 다양한 산업에 영향을 미치고 있습니다. 전자 상거래 플랫폼 개선부터 인터넷 접근성 향상에 이르기까지 VLM의 잠재적 활용 가능성은 무궁무진합니다. 이러한 애플리케이션 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.
온라인 쇼핑을 할 때 각 제품에 대한 자세한 설명이 표시되지만 이러한 설명을 작성하는 데는 많은 시간이 소요될 수 있습니다. VLM은 이러한 설명 생성을 자동화하여 이 프로세스를 간소화합니다. 온라인 리테일러는 비전 언어 모델을 사용하여 제품 이미지에서 상세하고 정확한 설명을 직접 생성할 수 있습니다.
고품질의 제품 설명은 검색 엔진이 설명에 언급된 특정 속성을 기반으로 제품을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 '긴팔'과 '면넥'이 포함된 설명은 고객이 '긴팔 면 셔츠'를 더 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 또한 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾을 수 있도록 도와주며, 결과적으로 매출과 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
BLIP-2와 같은 생성형 AI 모델은 이미지에서 직접 제품 속성을 예측할 수 있는 정교한 VLM의 예입니다. BLIP-2는 여러 구성 요소를 사용하여 이커머스 제품을 정확하게 이해하고 설명합니다. 먼저 이미지 인코더로 제품의 시각적 측면을 처리하고 이해하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 쿼리 트랜스포머가 특정 질문이나 작업의 맥락에서 이 시각적 정보를 해석합니다. 마지막으로 대규모 언어 모델이 상세하고 정확한 제품 설명을 생성합니다.
시각 언어 모델은 특히 시각 장애인이 이미지 캡션을 통해 인터넷에 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 기존에는 웹사이트와 소셜 미디어에서 시각적 콘텐츠에 대한 설명을 사용자가 직접 입력해야 했습니다. 예를 들어 인스타그램에 게시물을 올릴 때 화면 리더를 위한 대체 텍스트를 추가할 수 있습니다. 하지만 VLM은 이 과정을 자동화할 수 있습니다.
VLM은 소파에 앉아있는 고양이의 이미지를 보고 "소파에 앉아있는 고양이"라는 캡션을 생성하여 시각 장애가 있는 사용자도 장면을 명확하게 볼 수 있도록 합니다. VLM은 이미지와 캡션 쌍의 몇 가지 예시를 통해 학습하는 몇 샷 프롬프트와 복잡한 장면을 논리적으로 분류하는 데 도움이 되는 연쇄 프롬프트와 같은 기술을 사용합니다. 이러한 기법을 통해 생성된 캡션은 더욱 일관성 있고 상세해집니다.
Google이를 위해 Chrome의' Google 에서 이미지 설명 가져오기' 기능을 사용하면 대체 텍스트 없이 이미지에 대한 설명을 자동으로 생성합니다. AI가 생성한 설명은 사람이 작성한 설명만큼 상세하지는 않지만 여전히 유용한 정보를 제공합니다.
시각 언어 모델(VLM)은 시각 데이터와 텍스트 데이터를 결합하여 많은 이점을 제공합니다. 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:
비전 언어 모델에는 인상적인 기능에도 불구하고 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 다음은 VLM과 관련하여 염두에 두어야 할 몇 가지 사항입니다:
비전 언어 모델은 이커머스, 헬스케어 등 다양한 분야에서 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 결합함으로써 혁신을 주도하고 산업을 변화시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 기술이 공정하게 사용되기 위해서는 책임감 있고 윤리적으로 개발하는 것이 필수적입니다. VLM이 계속 발전함에 따라 이미지 기반 검색 및 보조 기술과 같은 작업을 개선할 것입니다.
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