요즘 핫한 멀티모달 AI 모델 중 하나인 LLaVA(Large Language and Vision Assistant)에 대해 궁금하신 분들 많으시죠? LLaVA는 이미지를 이해하고 사용자의 질문에 답변하며, 이미지 기반의 대화형 상호 작용을 가능하게 하는 멀티모달 AI 시스템인데요. 쉽게 말해, 이미지를 보고 질문에 답하거나, 이미지와 관련된 대화를 나눌 수 있는 똑똑한 AI 모델이라고 생각하면 돼요. 이번 포스팅에서는 LLaVA 모델의 구조와 핵심 기술인 Visual Instruction Tuning에 대해 자세히 알아보고, LLaVA가 어떻게 이미지를 이해하고 처리하는지 살펴볼 거예요.
LLaVA: 이미지를 이해하는 LLM
멀티모달 AI의 필요성
음… 세상을 보는 우리 눈은 참 대단하죠. 눈으로 보는 것만으로도 수많은 정보를 얻고, 이를 바탕으로 생각하고 판단하고 행동하잖아요? 인공지능도 마찬가지예요. 인공지능이 더욱 똑똑해지려면 세상을 더 잘 이해해야 하고, 그러려면 단순히 텍스트만 이해하는 걸 넘어서 이미지, 소리, 비디오 등 다양한 정보를 이해할 수 있어야 해요.
그동안 몇몇 멀티모달 AI 모델들이 등장했지만, 대부분 이미지를 설명하는 수준에 머물렀어요. 예를 들어, Flamingo나 BLIP-2 같은 모델들은 이미지를 보고 간단한 묘사를 해주거나, 이미지와 관련된 질문에 답하는 정도였죠. 뭔가 좀 아쉬운 부분이 있었어요.
하지만 최근 몇 년 사이에 GPT-3, LLaMA, Alpaca, Vicuna 같은 엄청난 성능을 가진 LLM들이 쏟아져 나오면서 상황이 달라졌어요. LLM은 텍스트를 이해하고 생성하는 능력이 정말 뛰어나거든요. 하지만, 아무리 똑똑한 LLM이라도 텍스트만 이해한다면 세상을 제대로 이해했다고 할 수 없겠죠?
바로 이 지점에서 LLaVA가 등장한 거예요. LLaVA는 기존 LLM의 뛰어난 텍스트 처리 능력에 이미지 이해 능력을 더해, 인간처럼 이미지를 보고 이해하고, 질문에 답하고, 대화를 나눌 수 있도록 만들어진 멀티모달 AI 모델이에요.
Visual Instruction Tuning: LLaVA의 핵심 기술
LLaVA의 핵심 기술은 바로 Visual Instruction Tuning이에요. 쉽게 말해, LLaVA가 이미지를 보고 사용자의 지시를 이해하고 수행할 수 있도록 학습시키는 방법이라고 할 수 있어요.
하지만 LLaVA를 학습시키기 위한 데이터를 구하는 게 쉽지 않았어요. 이미지와 텍스트를 쌍으로 연결한 데이터는 많지만, 이미지를 보고 특정 작업을 수행하라는 지시(instruction)와 그에 대한 답변이 함께 있는 데이터는 찾기 어려웠거든요.
그래서 LLaVA 연구팀은 똑똑한 녀석, ChatGPT와 GPT-4를 활용하기로 했어요. ChatGPT/GPT-4에게 이미지에 대한 다양한 질문을 던지고, 그에 대한 답변을 받아 LLaVA 학습 데이터를 만들었죠. 마치 이미지 캡셔닝을 하는 것과 비슷한 방식이에요.
하지만 단순히 이미지를 설명하는 것만으로는 부족했어요. LLaVA는 이미지를 더 잘 이해하고, 사용자의 질문에 더 정확하게 답변하기 위해, 아래와 같은 세 가지 유형의 데이터를 생성했어요.
| 대화 (Conversation) | 이미지를 보고 객체의 위치, 개수, 종류, 상대적 위치 등에 대한 질문과 답변을 생성합니다. |
| 상세 설명 (Detailed Description) | 이미지에 대한 풍부하고 포괄적인 설명을 생성합니다. |
| 복잡한 추론 (Complex Reasoning) | 시각적 정보를 기반으로 심층적인 추론 질문과 답변을 생성합니다. |
데이터 유형 설명
LLaVA 모델의 구조: LLM과 CLIP의 만남
LLM: 언어의 마법사
LLaVA는 LLM으로 LLaMA를 사용해요. LLaMA는 메타(Meta)에서 개발한 거대 언어 모델로, 텍스트를 이해하고 생성하는 능력이 뛰어나죠. LLaVA는 LLaMA를 기반으로 이미지를 이해하고 처리하는 능력을 더했어요.
CLIP: 이미지를 이해하는 눈
CLIP은 이미지와 텍스트를 함께 학습하여 이미지를 이해하는 데 뛰어난 능력을 갖춘 모델이에요. LLaVA는 CLIP의 ViT-L/14라는 모델을 사용하여 이미지를 인식하고, 그 의미를 LLM이 이해할 수 있는 형태로 변환해요.
두 모델의 조화: 이미지를 언어로
LLaVA는 CLIP과 LLaMA를 연결하여 이미지를 이해하고 사용자의 질문에 답변할 수 있도록 설계되었어요. 이미지가 입력되면 CLIP이 이미지를 분석하고, 그 의미를 LLaMA가 이해할 수 있는 형태의 벡터(vector)로 변환해요. 그리고 LLaMA는 이 벡터를 입력으로 받아 이미지에 대한 이해를 바탕으로 사용자의 질문에 답변하거나, 대화를 이어나가는 거죠.
마치 CLIP이 이미지를 보고 LLaMA에게 설명해주는 셈이에요. CLIP은 이미지를 보고 “아, 이건 고양이 사진이네! 귀엽고 털이 복슬복슬해!”라고 설명해주고, LLaMA는 이 설명을 듣고 사용자의 질문에 답하거나, 관련 대화를 생성하는 거죠.
LLaVA의 성능: GPT-4와 견주다
LLaVA는 ScienceQA라는 객관식 문제 풀이 데이터셋과 COCO라는 이미지 캡셔닝 데이터셋을 사용하여 성능을 평가했어요. 결과는 놀라웠어요!
ScienceQA에서의 성능
ScienceQA는 과학 지식을 바탕으로 문제를 풀어야 하는 데이터셋인데요, LLaVA는 GPT-3.5, LLaMA-Adapter, MM-CoT 등 다른 모델들과 비교했을 때, 거의 최고 수준의 성능을 보여줬어요. 심지어 GPT-4와 앙상블(Ensemble) 기법을 사용했을 때는 더욱 뛰어난 성능을 보여주기도 했죠.
COCO에서의 성능
COCO 데이터셋에서는 이미지를 보고 짧은 질문, 상세한 질문, 복잡한 추론 질문에 답변하는 방식으로 평가를 진행했어요. LLaVA는 80,000개 정도의 데이터만으로도 GPT-4와 비슷한 수준의 추론 능력을 보여줬어요.
LLaVA의 미래: 더욱 똑똑해지는 AI
LLaVA는 아직 개발 초기 단계이지만, 이미지를 이해하고 처리하는 능력이 정말 뛰어나요. 앞으로 더욱 발전하여 우리 일상생활에서 다양한 분야에 활용될 가능성이 무궁무진하죠. 예를 들어,
- 이미지 검색
- 이미지 설명
- 이미지 기반 대화
- 로봇 제어
LLaVA가 더욱 발전하면, 앞으로 우리 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들어 줄 수 있을 거예요.
QnA
Q1. LLaVA는 어떤 모델인가요?
A1. LLaVA는 이미지를 이해하고 사용자의 질문에 답변하며, 이미지 기반의 대화형 상호 작용을 가능하게 하는 멀티모달 AI 시스템이에요. 쉽게 말해, 이미지를 보고 질문에 답하거나, 이미지와 관련된 대화를 나눌 수 있는 똑똑한 AI 모델이라고 할 수 있어요.
Q2. Visual Instruction Tuning이란 무엇인가요?
A2. Visual Instruction Tuning은 LLaVA가 이미지를 보고 사용자의 지시를 이해하고 수행할 수 있도록 학습시키는 방법이에요. LLaVA는 ChatGPT/GPT-4를 활용하여 이미지에 대한 다양한 질문과 답변 데이터를 생성하고, 이를 통해 이미지를 이해하는 능력을 학습합니다.
Q3. LLaVA 모델은 어떻게 구성되어 있나요?
A3. LLaVA 모델은 LLM(LLaMA)과 CLIP(ViT-L/14)이라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있어요. CLIP은 이미지를 인식하고, LLaMA는 CLIP으로부터 받은 정보를 바탕으로 이미지를 이해하고 사용자의 질문에 답변하거나, 대화를 생성합니다.
마무리
LLaVA는 이미지를 이해하고 처리하는 능력이 뛰어난 멀티모달 AI 모델이에요. 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶에 다양한 방식으로 도움을 줄 수 있을 거라고 기대됩니다.
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