OpenAI의 CLIP이 제로 샷 학습, 이미지-텍스트 정렬, 컴퓨터 비전 분야의 실제 애플리케이션을 통해 AI를 혁신하는 방법을 알아보세요.
CLIP(대조 언어-이미지 사전 학습)은 OpenAI에서 개발한 획기적인 멀티 모달 모델로, 텍스트와 이미지를 공유된 이해 공간 내에서 연결합니다. 이미지 분류와 같은 단일 작업을 위해 훈련된 기존 모델과 달리 CLIP은 자연어 설명에서 직접 시각적 개념을 학습합니다. 인터넷에서 이미지와 텍스트 쌍으로 구성된 방대한 데이터 세트를 학습하여 각각의 작업에 대한 특정 학습 없이도 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 이를 제로 샷 학습이라고 합니다. 이러한 접근 방식은 차세대 AI 애플리케이션을 위한 강력한 기반 모델입니다.
CLIP의 핵심 아이디어는 이미지와 텍스트가 모두 벡터로 표현될 수 있는 공유 임베딩 공간을 학습하는 것입니다. 이미지에는 비전 트랜스포머(ViT) 또는 이와 유사한 아키텍처를, 텍스트에는 텍스트 트랜스포머를 사용하는 두 개의 개별 인코더를 사용합니다. 훈련 중에 모델은 이미지-텍스트 쌍을 일괄적으로 제공받고 어떤 텍스트 캡션이 어떤 이미지에 해당하는지 예측하는 방법을 학습합니다. 이는 대조 학습을 통해 이루어지며, 모델의 목표는 올바른 쌍의 경우 임베딩의 유사성을 최대화하고 잘못된 쌍의 경우 유사성을 최소화하는 것입니다. 원본 연구 논문에 자세히 설명되어 있는 이 결과는 시각적 데이터와 언어적 맥락을 연결하는 개념에 대한 강력한 이해입니다. LAION-5B와 같은 데이터 세트에서 학습된 오픈 소스 구현인 OpenCLIP을 통해 이 기술을 널리 이용할 수 있게 되었습니다.
CLIP의 고유한 기능은 여러 가지 실용적인 용도로 활용할 수 있습니다:
CLIP을 Ultralytics YOLO와 같은 특수 컴퓨터 비전(CV) 모델과 구별하는 것이 중요합니다.
이 모델들은 서로 다르지만 상호 보완적입니다. CV의 미래에는 CLIP과 같은 모델의 시맨틱 컨텍스트와 YOLO11과 같은 탐지기의 위치 정확도를 결합하여 더욱 정교한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
CLIP은 강력한 성능에도 불구하고 한계가 있습니다. 인터넷에서 선별되지 않은 방대한 데이터로 학습하기 때문에 데이터에서 발견되는 사회적 편견을 흡수하고 복제할 수 있으며, 이로 인해 AI의 공정성과 잠재적인 알고리즘 편향에 대한 우려가 제기될 수 있습니다. 또한 물체를 정확하게 세는 것과 같이 세밀한 세부 사항이나 공간적 추론이 필요한 특정 작업에서도 어려움을 겪습니다. 스탠포드 기초 모델 연구 센터(CRFM)와 같은 기관에서 진행 중인 연구를 포함하여 지속적인 연구는 이러한 편향을 완화하고 기능을 개선하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 모델 및 데이터 세트 관리를 간소화하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼으로 CLIP의 지식을 다양한 워크플로우에 통합하여 관리할 수 있습니다.
