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LLM의 성공 이후, 대규모 비전 모델(LVM)에 대한 준비

옷, 가구 또는 자동차를 판매하는 웹사이트를 둘러본다고 상상해 보자.

마음에 드는 제품을 발견하고 더 자세히 알고 싶어서 해당 제품을 클릭하면 모든 제품의 세부 사항과 특징을 보여주는 환상적인 이미지가 나타난다.

확대, 회전, 제품 색상 변경이 가능하며 다양한 설정과 시나리오에서 제품의 모습을 확인할 수 있다.

눈에 보이는 모습에 반해 제품을 구매하기로 결정한다. 그리고 이커머스에는 또 다른 만족스러운 고객이 생겼다.

이제 여러분이 본 이미지가 실제 사진이 아니라 인공지능(AI)이 만든 합성 사진이라고 상상해 보자. 구매한 제품이 실제 세상에 존재하지 않고 디지털 세상에만 존재할 수도 있다.

온라인 쇼핑이 이렇게 변화하고 있다. 이미지나 동영상과 같은 시각적 데이터를 처리하고 해석할 수 있는 AI LLM 모델이 점점 더 발전하고 강력해지면서 다양한 영역과 산업에서 새롭고 더 나은 애플리케이션과 경험을 가능하게 하고 있다.

이러한 모델을 대규모 비전 모델(LVM),이라고 하며, 대형 언어 모델(LLM)과 유사하다.

그러나 LVM은 시각 영역에 중점을 두고 이미지 분류, 물체 감지, 얼굴 인식, 의미 분할, 이미지 생성 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있다.

주요 내용

  • 대규모 비전 모델(LVM)은 자연어 처리의 대규모 언어 모델(LLM)과 유사한 고급 AI 기술로 시각 데이터를 처리하여 온라인 쇼핑 및 다양한 산업을 혁신하고 있다.
  • LVM은 컨볼루션 신경망(CNN) 및 트랜스포머와 같은 신경망 아키텍처를 활용하여 이미지 분류, 물체 감지, 이미지 생성 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 성공적으로 수행한다.
  • 오늘날의 옵션은 전이 학습과 미세 조정을 통해 적응력을 입증하는 동시에 강력한 GPU에서 에지 디바이스에 이르기까지 애플리케이션과 하드웨어 전반에 걸쳐 효율적으로 확장할 수 있다.
  • LVM은 의료, 교육, 상거래 분야에서 질병 진단, 개인화된 학습 경험, 향상된 쇼핑 추천을 지원하는 애플리케이션을 찾아낸다.

LVM은 컨볼루션 신경망(CNN) 또는 트랜스포머와 같은 고급 신경망 아키텍처를 사용하여 크고 다양한 이미지 또는 동영상 데이터 세트에 대해 훈련된다. 또한 LVM은 시각과 언어 양식을 결합하여 이미지 캡션, 시각적 질문에 대한 답변, 이미지 검색과 같은 작업을 수행할 수 있다.

예를 들어 이미지 캡션은 “화창한 날 잔디를 깎는 남자”와 같이 이미지에 대한 LLM 설명을 생성한다. 마찬가지로 시각적 질문-응답 시나리오에서 LVM은 ” 잔디 깎는 기계는 어떤 색인가?”와 같이 이미지에 대한 LLM 자연어 쿼리에 능숙하게 응답할 수 있다.

오늘날 LVM의 현황

LVM의 기본 메커니즘은 입력 시각 데이터를 고차원 벡터 표현으로 인코딩하는 것이다. 그런 다음 LVM은 이 표현을 사용하여 라벨, 캡션 또는 새 이미지와 같은 출력을 생성한다.

또한 LVM은 텍스트 쿼리와 같은 다른 데이터와 비교하기 위해 이러한 표현을 활용하여 관련 정보를 효과적으로 일치시키고 검색할 수 있다.

예를 들어, 오픈AI의 CLIP은 LLM 자연어 쿼리에서 시각적 개념을 학습하는 LVM이다. 메타 AI의 DINOv2는 깊이 추정과 같은 기능에 탁월하며, Ultralytics의 YOLOv8은 비교적 작은 모델이지만 물체를 감지하는 데 높은 정확도를 보여준다.

LVM은 전이 학습과 미세 조정을 통해 시간이 지남에 따라 진화할 수 있는 적응성을 갖다.

또한 LVM은 확장성이 뛰어나서 크고 다양한 데이터 세트와 하드웨어를 처리할 수 있다. 강력한 GPU, TPU 또는 클러스터를 사용하여 병렬 연산을 최적화하여 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있다.

또한 프루닝, 양자화 또는 증류 기술을 사용하여 엣지 디바이스 에 맞게 압축 및 최적화할 수 있다. 가지치기는 불필요하거나 중복된 파라미터를 제거하고, 양자화는 각 파라미터를 나타내는 데 사용되는 비트 수를 줄이며, 증류는 더 큰 모델에서 더 작은 모델로 지식을 옮긴다.

이러한 기술을 통해 LVM은 크기, 메모리, 지연 시간을 줄이면서도 성능을 유지하여 애플리케이션과 하드웨어 전반에서 적응성과 확장성을 확보할 수 있다.

LVM은 계속 진화하고 개선되고 있다. 한 가지 핵심적인 측면은 특정 작업을 위한 소규모 데이터 세트로 모델을 구축할 수 있도록 미세 조정된 랜딩AI의 랜딩렌즈와 같은 도메인별 모델의 개발이다.

또 다른 경로에는 다양한 데이터 유형을 통합하여 보다 몰입감 있는 상호 작용을 제공하는 오픈AI의 DALL-E가 보여주는 멀티모달 기능이 포함된다.

106또한 오픈AI의 생성형 AI LVM과 같은 주크박스의 등장은 이러한 모델이 사용자 입력으로부터 새로운 콘텐츠를 생성하여 개인화되고 창의적인 경험을 제공하는 미래를 제시한다.

LVM의 사용 사례

LVM은 이미 다양한 영역에서 널리 활용되고 있으며, 그 다양성과 영향력을 입증하고 있다.

의료 분야에서 이러한 모델은 질병 진단과 개인 맞춤형 치료를 지원한다. 예를 들어, 구글의 알파폴드는 단백질의 구성 요소인 아미노산 서열로부터 단백질의 3D 구조를 예측하는 LVM이다. 이는 코로나19, 알츠하이머, 암 등 다양한 질병에 관여하는 단백질의 기능과 상호작용을 이해하는 데 필수적이다.

교육 분야에서도 각 사용자에게 맞춤화된 언어 학습 경험을 제공하는 머신러닝 모델인 듀오링고의 버드브레인과 같은 LVM을 활용할 수 있다. 버드브레인은 사용자의 지식과 진도를 기반으로 난이도와 최적의 연습 타이밍을 예측한다. 버드브레인은 비전 트랜스포머 아키텍처를 사용하고 3억 개 이상의 파라미터를 보유한 LVM의 한 예이다.

커머스 분야에서도 LVM은 시각 및 텍스트 입력을 기반으로 패션 아이템을 생성하고 추천할 수 있다. 예를 들어, 알리바바의 패션AI 시스템은 LVM을 사용하여 제품 이미지와 고객 선호도를 분석하고 컨셉 스토어 내 지능형 거울에서 개인화된 믹스매치 제안을 제공한다. 이 시스템은 또한 증강현실을 통합하여 가상 착장 및 스타일링 서비스를 제공함으로써 보다 편리하고 만족스러운 쇼핑 경험을 제공한다.

LVM의 도전 과제

LVM은 수많은 장점에도 불구하고 문제점이 있다. LVM을 학습하고 실행하려면 상당한 데이터와 계산 리소스가 필요하므로 비용이 많이 들며, 이는 재정적, 환경적 문제로 이어지기 때문에 큰 단점이다.

또 다른 문제는 편향성이 높을 수 있다는 점인데, LVM은 학습 데이터의 편향을 상속하고 증폭시켜 불공정한 결과와 차별을 초래할 수 있기 때문이다.

또한 LVM은 더 많은 투명성과 설명 가능성이 필요하므로 의사 결정 과정을 이해하고 신뢰하기 위한 노력이 복잡해진다.

LVM과 관련된 또 다른 위험은 윤리적, 법적, 개인정보 보호 및 보안 문제를 포괄하는 다각적인 측면이다. 이러한 위험은 합의되지 않은 목적으로 딥페이크 동영상을 제작하거나 피싱 및 랜섬웨어와 같은 사이버 공격에 연루되는 등의 오용이 대표적인 예이다.

결론

LVM은 컴퓨터 비전 작업을 혁신하고 있다. 시각 데이터를 처리하고, 다양한 영역에 적응하며, 합성 콘텐츠를 생성하는 능력은 아직 초기 단계에 있지만 빠르게 발전하고 있다.

높은 비용과 윤리적 문제와 같은 어려움에도 불구하고 LVM은 의료 발전부터 개인화된 학습과 향상된 엔터테인먼트에 이르기까지 엄청난 이점을 제공한다

Soobin Choi
편집자

본 작가는 기술, 암호화폐 및 투자 관련 기사를 한국어로 번역하고 작성하는 작가로 활동하고 있습니다. 고려대학교에서 경제학을 전공한 후 Sparx 자산운용사에서 다년간 근무하여 금융 및 투자에 대한 경험을 익혔으며, 이후 유명 투자 관련 매체인 investing.com에서 암호화폐 관련 기사 번역 업무를 담당하여 암호화폐 시장에 대한 전문성을 갖추었습니다. 오랜 투자 관련 경력을 바탕으로 철저한 리서치와 분석을 통해 정확하고 신뢰할수 있는 정보를 제공하며, 암호화폐 시장 동향과 관련된 다양한 주제에 대해 다루고 독자들에게 가치 있는 정보와 인사이트를 전달하기 위해 노력하고 있습니다.