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개요CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)은 OpenAI가 개발한 멀티모달 AI 모델로, 이미지와 텍스트를 동일한 임베딩 공간에서 비교할 수 있도록 학습된 모델이다. 이는 사전학습(pretraining) 방식으로 대규모 이미지-텍스트 쌍을 이용해 학습되어, 다양한 시각적 분류, 검색, 설명 등의 작업에서 탁월한 성능을 보인다.1. 개념 및 정의CLIP은 이미지를 설명하는 텍스트(캡션)와 함께 학습되어, 이미지와 텍스트가 의미적으로 가까운 경우 서로의 임베딩 벡터가 가까워지도록 학습하는 대조 학습(contrastive learning) 기반의 멀티모달 모델이다.목적: 이미지와 텍스트 간 의미적 정렬 학습필요성: 인간처럼 시각과 언어를 연결하는 직관적인 AI 개발2...

개요Contrastive Learning(대조학습)은 비지도 또는 자기지도 학습에서 데이터를 의미 있는 임베딩 공간으로 변환하는 표현 학습(Representation Learning) 방법입니다. 핵심 아이디어는 같은 의미를 가진 쌍은 가깝게, 다른 의미를 가진 쌍은 멀게 임베딩하도록 신경망을 학습시키는 것입니다. 이 접근법은 최근 MoCo, SimCLR, BYOL, CLIP, DINO 등 다양한 자기지도 모델의 기반이 되었으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 학습에서 핵심 기법으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Contrastive Learning은 다음과 같은 쌍(pair) 기반 학습 방식을 따릅니다:Positive Pair: 의미적으로 유사한 두 데이터 포인트 (예: 같은 이미지의 다른..

개요멀티모달 LLM(Multimodal Large Language Model)은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 동시에 처리하는 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 기존 단일 모달 LLM과 달리, 멀티모달 LLM은 다양한 유형의 입력 데이터를 활용하여 더욱 정교한 AI 응용을 가능하게 합니다. 이는 챗봇, 이미지 생성, 동영상 분석, 로봇 제어, 의료 AI 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 본 글에서는 멀티모달 LLM의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. 멀티모달 LLM이란 무엇인가?멀티모달 LLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 데이터를 함께 처리할 수 있는 AI 모델입니다. 트랜스포머(Transformer) 기반 아키텍처를 ..