ITPE * JackerLab

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..

개요Few-Shot Learning(FSL)은 소량의 학습 데이터로도 모델이 새로운 작업을 학습하고 일반화할 수 있도록 하는 머신러닝 기법입니다. 기존의 대규모 데이터 기반 학습 방식과 달리, 데이터가 부족한 환경에서도 신속하고 효율적인 학습을 가능하게 하며, 인간의 학습 방식에 유사한 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Few-Shot Learning은 보통 N-way K-shot 구조로 정의되며, 이는 N개의 클래스 중에서 K개의 샘플만으로 분류 문제를 해결하는 방식입니다.1-Shot: 클래스당 1개의 학습 샘플만 사용5-Shot: 클래스당 5개의 학습 샘플 사용N-way K-shot: N개의 분류 클래스에서 K개의 샘플로 학습FSL은 제로샷(Zero-shot) 학습보다 실제적이고, 일반적인 ..

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 ..