비전 언어 모델, 작동 방식 및 AI에서의 다양한 응용 분야에 대해 알아보세요. 이러한 모델이 시각적 기능과 언어 기능을 어떻게 결합하는지 알아보세요.
비전 언어 모델, 작동 방식 및 AI에서의 다양한 응용 분야에 대해 알아보세요. 이러한 모델이 시각적 기능과 언어 기능을 어떻게 결합하는지 알아보세요.
이전 기사에서 GPT-4o가 단어를 사용하여 이미지를 이해하고 설명하는 방법을 살펴보았습니다. Google Gemini 및 Claude 3과 같은 다른 새로운 모델에서도 이러한 기능을 볼 수 있습니다. 오늘은 Vision Language Model이 어떻게 작동하고 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 결합하는지 설명하기 위해 이 개념을 더 자세히 살펴보겠습니다.
이러한 모델은 사진에 대한 자세한 캡션 생성, 이미지에 대한 질문 답변, 텍스트 설명을 기반으로 새로운 시각적 콘텐츠 생성과 같은 다양한 인상적인 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 시각적 정보와 언어 정보를 완벽하게 통합함으로써 비전-언어 모델은 우리가 기술과 상호 작용하고 주변 세계를 이해하는 방식을 바꾸고 있습니다.
Vision Language Models(VLM)가 어디에 사용될 수 있는지 살펴보기 전에 그것이 무엇이고 어떻게 작동하는지 이해해 보겠습니다. VLM은 이미지와 텍스트를 모두 처리하기 위해 비전 및 언어 모델의 기능을 결합한 고급 AI 모델입니다. 이러한 모델은 텍스트 설명과 함께 사진을 가져와 둘을 연결하는 방법을 배웁니다. 모델의 비전 부분은 이미지에서 세부 사항을 캡처하고 언어 부분은 텍스트를 이해합니다. 이 팀워크를 통해 VLM은 이미지와 텍스트를 모두 이해하고 분석할 수 있습니다.
다음은 Vision Language Model의 주요 기능입니다.
다음으로 CLIP, SimVLM 및 VisualGPT와 같은 잘 알려진 모델에서 사용되는 일반적인 VLM 아키텍처 및 학습 기술을 살펴보겠습니다.
대조 학습은 모델이 데이터 포인트 간의 차이점을 비교하여 학습하는 데 도움이 되는 기술입니다. 인스턴스가 얼마나 유사하거나 다른지 계산하고 이러한 차이를 측정하는 대조 손실을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 이는 레이블이 지정된 작은 예제 집합이 모델이 새로운 미확인 데이터에 레이블을 지정하도록 안내하는 준지도 학습에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 고양이가 어떻게 생겼는지 이해하기 위해 모델은 유사한 고양이 이미지 및 개 이미지와 비교합니다. 얼굴 구조, 몸 크기 및 털과 같은 특징을 식별함으로써 대조 학습 기술은 고양이와 개를 구별할 수 있습니다.
CLIP은 텍스트 설명과 이미지를 매칭하기 위해 대조 학습을 사용하는 비전-언어 모델입니다. 세 가지 간단한 단계로 작동합니다. 첫째, 텍스트와 이미지를 모두 이해하는 모델 부분을 학습시킵니다. 둘째, 데이터 세트의 범주를 텍스트 설명으로 변환합니다. 셋째, 주어진 이미지에 가장 적합한 설명을 식별합니다. 이 방법 덕분에 CLIP 모델은 특별히 훈련되지 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. Vision-Language 모델에서 PrefixLM은 이미지와 주어진 텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 모델을 돕습니다. 이는 이미지를 작은 패치로 분할하여 이미지의 일부를 나타내고 순서대로 처리하는 Vision Transformer(ViT)를 사용합니다.
SimVLM은 PrefixLM 학습 기법을 사용하는 VLM입니다. 이전 모델에 비해 더 단순한 Transformer 아키텍처를 사용하지만 다양한 테스트에서 더 나은 결과를 얻습니다. 이 모델 아키텍처는 Transformer 인코더를 사용하여 이미지와 텍스트 접두사를 연결하는 방법을 학습한 다음 Transformer 디코더를 사용하여 텍스트를 생성하는 방식으로 작동합니다.
교차 어텐션을 사용한 멀티모달 융합은 사전 훈련된 Vision Language Model의 시각적 데이터를 이해하고 처리하는 능력을 향상시키는 기술입니다. 모델에 교차 어텐션 레이어를 추가하여 시각적 정보와 텍스트 정보를 동시에 주목할 수 있도록 합니다.
작동 방식은 다음과 같습니다.
VisualGPT는 이러한 기술을 사용하는 모델의 좋은 예입니다. 여기에는 SRAU(self-resurrecting activation unit)라는 특수 기능이 포함되어 있어 모델이 기울기 소실이라는 일반적인 문제를 피하는 데 도움이 됩니다. 기울기 소실은 모델이 학습 중에 중요한 정보를 잃게 할 수 있지만 SRAU는 모델의 성능을 강력하게 유지합니다.
Vision Language Model은 다양한 산업에 영향을 미치고 있습니다. 전자 상거래 플랫폼을 개선하는 것부터 인터넷 접근성을 높이는 것까지 VLM의 잠재적 용도는 매우 흥미롭습니다. 이러한 응용 분야 중 일부를 살펴보겠습니다.
온라인 쇼핑을 할 때 각 제품에 대한 자세한 설명을 볼 수 있지만 이러한 설명을 만드는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. VLM은 이러한 설명 생성을 자동화하여 이 프로세스를 간소화합니다. 온라인 소매업체는 Vision Language Models를 사용하여 제품 이미지에서 직접 자세하고 정확한 설명을 생성할 수 있습니다.
고품질 제품 설명은 검색 엔진이 설명에 언급된 특정 속성을 기반으로 제품을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 "긴 소매" 및 "면 넥"이 포함된 설명은 고객이 "긴 소매 면 셔츠"를 더 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 또한 고객이 원하는 것을 빠르게 찾을 수 있도록 도와 결과적으로 판매 및 고객 만족도를 높입니다.
생성형 AI 모델인 BLIP-2는 이미지에서 직접 제품 속성을 예측할 수 있는 정교한 VLM의 예입니다. BLIP-2는 여러 구성 요소를 사용하여 전자 상거래 제품을 정확하게 이해하고 설명합니다. 이미지 인코더를 사용하여 제품의 시각적 측면을 처리하고 이해하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 쿼리 변환기는 특정 질문 또는 작업의 컨텍스트에서 이 시각적 정보를 해석합니다. 마지막으로 대규모 언어 모델은 자세하고 정확한 제품 설명을 생성합니다.
Vision Language Model은 특히 시각 장애가 있는 개인을 위해 이미지 캡션을 통해 인터넷 접근성을 높일 수 있습니다. 전통적으로 사용자는 웹사이트 및 소셜 미디어에서 시각적 콘텐츠에 대한 설명을 입력해야 합니다. 예를 들어, Instagram에 게시할 때 화면 판독기용 대체 텍스트를 추가할 수 있습니다. 그러나 VLM은 이 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
VLM이 소파에 앉아 있는 고양이 이미지를 보면 "소파에 앉아 있는 고양이"라는 캡션을 생성하여 시각 장애가 있는 사용자가 장면을 명확하게 이해할 수 있도록 합니다. VLM은 몇 가지 이미지-캡션 쌍의 예에서 학습하는 퓨샷 프롬프팅(few-shot prompting)과 복잡한 장면을 논리적으로 분석하는 데 도움이 되는 CoT(chain-of-thought prompting)와 같은 기술을 사용합니다. 이러한 기술은 생성된 캡션을 더욱 일관성 있고 자세하게 만듭니다.
이를 위해 Chrome의 Google "이미지 설명 가져오기" 기능은 alt 텍스트가 없는 이미지에 대한 설명을 자동으로 생성합니다. 이러한 AI 생성 설명은 사람이 작성한 설명만큼 자세하지 않을 수 있지만 여전히 유용한 정보를 제공합니다.
Vision Language Model(VLM)은 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 결합하여 많은 이점을 제공합니다. 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
인상적인 기능에도 불구하고 Vision Language Model에는 특정 제한 사항도 있습니다. VLMs에 관해서는 몇 가지 염두에 두어야 할 사항이 있습니다.
Vision Language Model은 전자 상거래 및 의료와 같은 많은 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 시각적 데이터와 텍스트 데이터를 결합하여 혁신을 주도하고 산업을 변화시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 기술을 책임감 있고 윤리적으로 개발하여 공정하게 사용되도록 하는 것이 중요합니다. VLM이 계속 발전함에 따라 이미지 기반 검색 및 보조 기술과 같은 작업이 개선될 것입니다.
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