대형 언어 모델은 우수한 동작 인식기이다

Core Concepts

대형 언어 모델은 풍부한 사전 지식과 강력한 모델 아키텍처를 가지고 있어 동작 인식에 효과적으로 활용될 수 있다.

Abstract

이 논문은 대형 언어 모델을 동작 인식기로 활용하는 새로운 프레임워크 LLM-AR을 제안한다.

입력 동작 신호를 "동작 문장"으로 변환하는 언어적 투영 프로세스를 소개한다.
이 프로세스에는 "동작 문장"을 인간 언어와 유사하게 만들고 원래 동작 신호를 잘 나타내도록 하는 여러 가지 설계가 포함된다.
대형 언어 모델의 사전 학습된 가중치를 그대로 유지하면서 저순위 적응(LoRA) 기법을 통해 "동작 문장"을 이해하도록 한다.
다양한 벤치마크에서 제안 방법이 최신 기술 수준을 능가하는 성능을 보여준다.

Stats

대형 언어 모델은 방대한 말뭉치에 걸쳐 사전 학습되어 풍부한 암묵적 지식을 가지고 있다.
제안 방법은 입력 동작 신호를 "동작 문장"으로 변환하여 대형 언어 모델이 이해할 수 있도록 한다.

Quotes

"Large language models such as GPT [2] and LLaMA [56] have become quite popular and have been extensively applied in handling various human languages."
"Motivated by this, in this work we are wondering, if we can also treat the large language model as an action recognizer in skeleton-based human action recognition?"

Key Insights Distilled From

LLMs are Good Action Recognizers

by Haoxuan Qu,Y... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00532.pdf

Deeper Inquiries

대형 언어 모델의 어떤 다른 특성들이 동작 인식에 활용될 수 있을까?

대형 언어 모델은 텍스트 데이터를 처리하는 데 사용되지만, 이러한 모델은 다양한 특성을 가지고 있어 다른 영역에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 대형 언어 모델은 풍부한 지식을 포함하고 있으며, 이를 활용하여 동작 인식과 같은 작업에서도 유용하게 활용할 수 있습니다. 또한, 대형 언어 모델은 다양한 문맥을 이해하고 다양한 입력을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어 동작 인식에서 세부 사항을 파악하고 다양한 동작을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 대형 언어 모델은 사전 훈련된 풍부한 지식을 활용하여 새로운 동작을 학습하고 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

언어적 투영 프로세스에서 어떤 다른 접근법을 고려해볼 수 있을까?

언어적 투영 프로세스를 개선하기 위해 고려할 수 있는 다른 접근법은 다음과 같습니다:

다양한 투영 기술 활용: 다양한 투영 기술을 조합하여 더 효율적인 언어적 투영을 구현할 수 있습니다. 예를 들어, attention mechanism, self-attention, 또는 graph neural networks와 같은 기술을 활용하여 더 정교한 투영을 수행할 수 있습니다.
다중 수준의 투영: 입력 신호를 여러 수준의 투영을 통해 처리하여 더 풍부한 정보를 추출하고 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 입력 신호의 다양한 측면을 고려할 수 있습니다.
투영 후 후처리 단계 추가: 투영된 결과를 후처리하는 단계를 추가하여 더 정확한 언어적 표현을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 투영된 결과의 일관성을 유지하고 더 나은 해석을 할 수 있습니다.

대형 언어 모델을 동작 인식 외에 어떤 다른 컴퓨터 비전 문제에 적용할 수 있을까?

대형 언어 모델은 동작 인식 외에도 다양한 컴퓨터 비전 문제에 적용될 수 있습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

이미지 캡션 생성: 이미지와 관련된 텍스트 설명을 생성하는 이미지 캡션 생성 작업에 대형 언어 모델을 활용할 수 있습니다. 이미지에 대한 풍부한 설명을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이미지 분류: 이미지 분류 작업에서 대형 언어 모델을 사용하여 이미지에 대한 자세한 분류 및 설명을 생성할 수 있습니다.
객체 감지: 대형 언어 모델을 객체 감지 작업에 적용하여 이미지에서 특정 객체를 식별하고 분류하는 데 활용할 수 있습니다.
이미지 생성: 대형 언어 모델을 사용하여 이미지 생성 작업에 참조 이미지에 대한 설명을 생성하거나 이미지를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.

이러한 방식으로, 대형 언어 모델은 다양한 컴퓨터 비전 문제에 적용되어 이미지 및 비디오 처리 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다.