Core Concepts
LLMs를 사용하여 정치학에서 이미지 분석의 혁신을 이끌어내는 가능성을 탐구한다.
Abstract
정치학계에서 이미지 데이터 활용에 대한 관심이 증가하고 있음
LLMs를 사용하여 이미지 분석의 잠재력을 탐구하고 Gemini를 소개
Gemini를 통해 이미지 분석이 얼마나 쉽고 빠르며 비용 효율적인지 보여줌
LLMs가 이미지 연구를 가속화하고 확대할 수 있는 가능성을 제시
Gemini를 통해 정치학자들이 얼마나 다양한 이미지 이해 작업을 수행할 수 있는지 설명
Gemini의 성능과 장점에 대한 결과 및 논의
Gemini를 활용한 이미지 연구의 장점과 잠재적 활용성
Stats
Gemini는 이미지에서 대부분의 객체를 정확하게 식별하고 각 객체의 수를 신뢰할 수 있는 추정으로 제공함.
Gemini는 이미지에 대한 504개의 단어(또는 구)를 사용하며 가장 빈도가 높은 단어는 '사람'이며, 가장 낮은 빈도의 단어는 '배송용 컨테이너', '수술용 마스크', '졸업 모자' 등이 한 번씩만 사용됨.
Gemini는 한 두 명의 사람이 있는 이미지에서 특히 잘 수행되는 경향이 있음.
Quotes
Gemini의 결과는 "Gemini의 성능은 인상적이며, 특히 그 주석이 제로샷임을 고려할 때"라고 설명합니다.