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개요LLaVA는 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 오픈소스 멀티모달 대화형 AI 모델로, OpenAI의 GPT-4V와 유사한 비전-언어 통합 능력을 갖춘 Assistant 구조입니다. 시각 정보 처리 능력을 갖춘 LLaVA는 이미지 설명, 시각 질문 응답(VQA), OCR, 챗봇 등 다양한 응용 분야에서 활용되며, LLM과 시각 인식의 결합이라는 현대 AI 트렌드를 대표합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의LLaVA는 Large Language Model과 Vision Encoder를 결합하여 이미지 기반 질의응답 및 대화형 AI를 실현한 멀티모달 모델입니다.목적시각 정보를 포함한 지능형 응답을 제공함으로써, 보다 직관적이고 풍부한 인터페이스 구현필요성언어 기반 LLM만으로는 한계가..

개요BLIP-2(Bootstrapped Language-Image Pre-training)는 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 AI 시스템을 위한 사전학습(Pre-training) 프레임워크입니다. 특히 기존의 대형 비전 모델과 언어 모델을 연결하기 위한 복잡한 학습 과정을 줄이면서도, 뛰어난 성능을 보여주는 경량화된 구조를 특징으로 합니다. BLIP-2는 시각 질문응답(VQA), 이미지 캡셔닝, 이미지-텍스트 검색 등 다양한 멀티모달 태스크에 활용되며, 효율성과 확장성 측면에서 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의BLIP-2는 이미 사전학습된 비전 모델과 대형 언어 모델(LLM)을 효율적으로 연결하여 멀티모달 작업을 가능하게 하는 사전학습 프레임워크입니다.목적대규모 멀..

개요딥러닝의 발전과 함께 단일 입력 모달(예: 이미지, 텍스트)만을 처리하던 기존 모델에서 벗어나, 다양한 입력 모달을 통합적으로 이해하는 멀티모달 AI가 주목받고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 바로 ImageBind입니다. Meta AI가 개발한 ImageBind는 이미지, 텍스트, 오디오, 깊이(Depth), IMU 센서, 열(Infrared) 등 **여섯 가지 모달을 하나의 임베딩 공간에 결합(Binding)**하는 최초의 오픈소스 멀티모달 프레임워크로, 추론 성능과 범용성에서 새로운 기준을 제시합니다.1. 개념 및 정의ImageBind는 다양한 입력 소스를 동일한 표현 공간에 매핑하여 서로 다른 모달 간의 의미적 연관성을 추론할 수 있도록 설계된 멀티모달 통합 모델입니다. 예를 들어, 사용자가 ..

개요Visual Question Answering(VQA)는 하나의 이미지와 자연어로 표현된 질문을 입력으로 받아, 해당 질문에 대해 자연어로 답변을 생성하는 인공지능 기술이다. 이는 컴퓨터 비전과 자연어 처리(NLP)를 융합하는 대표적인 멀티모달 AI 과제로, 자율주행, 의료 영상 분석, 교육용 AI, 쇼핑 보조 시스템 등 다양한 분야에서 응용 가능성이 높다.1. 개념 및 정의VQA는 이미지 이해와 질의 분석, 그리고 추론 능력을 결합하여 '이미지를 보고 질문에 답하는 AI'를 구현하는 기술이다. 주어진 질문이 시각적 정보를 요구할 때, 모델은 이미지 내 객체, 색상, 위치, 관계 등을 분석하고 문맥에 맞는 답변을 생성한다.목적: 시각 정보 기반 질의응답 자동화필요성: 이미지 인식만으로 부족한 고차원적..

개요멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 가지 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다. 기존 AI 모델이 단일 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지)만 처리하는 데 비해, 멀티모달 AI는 다양한 데이터를 조합하여 더욱 정확하고 자연스러운 AI 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이는 챗GPT, DALL·E, Gemini, Meta AI, 자율주행, 의료 영상 분석 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.1. 멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 다양한 형태의 데이터를 융합하여 학습하고 이해하는 인공지능 모델로, 단일 데이터 유형만 활용하는 기존 AI 모델보다 더욱 발전된 형태입니다.1.1 멀티모달 AI의 주요 특징다양한 데이터 유형 통합: 텍스트, ..