다중 모달 대형 언어 모델은 볼 수 있지만 인식하지는 못한다

Core Concepts

현재 다중 모달 대형 언어 모델은 시각 인식 능력이 부족하며, 이를 개선하기 위한 노력이 필요하다.

Abstract

이 논문은 다중 모달 대형 언어 모델(LLM)의 시각 인식 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 Blink를 소개한다. Blink는 14개의 고전적인 컴퓨터 비전 문제를 다중 선택형 질문-답변 형식으로 재구성하였다. 이를 통해 LLM이 단순한 이미지 인식을 넘어 더 복잡한 시각 인식 능력을 평가할 수 있다. 실험 결과, 인간은 Blink의 문제를 평균 95.7% 정확도로 해결할 수 있지만, 최신 LLM인 GPT-4V와 Gemini는 각각 51.26%와 45.72%의 정확도만을 보였다. 이는 인간과 기계 사이의 큰 시각 인식 격차를 보여준다. 또한 전문 컴퓨터 비전 모델이 LLM보다 월등히 높은 성능을 보였는데, 이는 LLM이 이러한 시각 인식 능력을 아직 충분히 습득하지 못했음을 시사한다. 이 연구는 LLM의 시각 인식 능력 향상을 위한 새로운 방향을 제시하며, Blink 벤치마크가 이를 위한 효과적인 테스트베드가 될 것으로 기대된다.

Stats

인간 평균 정확도: 95.7% GPT-4V 정확도: 51.26% Gemini 정확도: 45.72% 전문 컴퓨터 비전 모델이 LLM보다 38.7~62.8% 더 높은 성능을 보임

Quotes

"현재 다중 모달 LLM은 시각 인식 능력이 부족하며, 이를 개선하기 위한 노력이 필요하다." "인간은 Blink의 문제를 평균 95.7% 정확도로 해결할 수 있지만, 최신 LLM은 51.26%와 45.72%의 정확도만을 보였다." "전문 컴퓨터 비전 모델이 LLM보다 월등히 높은 성능을 보였는데, 이는 LLM이 이러한 시각 인식 능력을 아직 충분히 습득하지 못했음을 시사한다."

Key Insights Distilled From

BLINK: Multimodal Large Language Models Can See but Not Perceive

by Xingyu Fu,Yu... at arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.12390.pdf

Deeper Inquiries

LLM의 시각 인식 능력 향상을 위해 어떤 방법론을 고려해볼 수 있을까?

LLM의 시각 인식 능력을 향상시키기 위해 고려해볼 수 있는 방법론은 다양합니다. 데이터 다양성 및 품질: 더 많고 다양한 데이터를 활용하여 LLM을 학습시키는 것이 중요합니다. 특히 시각적인 다양성을 갖춘 데이터셋을 활용하여 모델을 더욱 풍부하게 학습시킬 수 있습니다. 전이 학습 및 미세 조정: 전문 컴퓨터 비전 모델로부터 학습된 가중치를 초기화로 활용하고, 이후 미세 조정을 통해 LLM을 특정 시각 인식 작업에 맞게 조정하는 방법을 고려할 수 있습니다. 시각적 피드백 메커니즘 도입: 모델이 시각적 입력에 대한 피드백을 받고 이를 학습에 반영할 수 있는 메커니즘을 도입하여 모델의 시각 인식 능력을 향상시킬 수 있습니다. 다중 모달 아키텍처 개발: 시각 정보뿐만 아니라 텍스트 정보와의 상호 작용을 강화하는 다중 모달 아키텍처를 개발하여 시각 인식 능력을 향상시킬 수 있습니다.

LLM과 전문 컴퓨터 비전 모델의 성능 차이가 발생하는 근본적인 이유는 무엇일까?

LLM과 전문 컴퓨터 비전 모델의 성능 차이는 주로 데이터 획득 및 처리, 모델 아키텍처, 학습 방법 등 여러 요인에 기인합니다. 데이터 획득 및 처리: 전문 컴퓨터 비전 모델은 특정 작업에 특화된 데이터셋으로 학습되어 해당 작업에 뛰어난 성능을 보이지만, LLM은 다양한 작업을 포괄하는 데이터셋으로 학습되어 다양한 작업에 대해 일반화된 성능을 보입니다. 모델 아키텍처: 전문 컴퓨터 비전 모델은 시각적 특징을 추출하는 데 특화된 아키텍처를 가지고 있으나, LLM은 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 다중 모달 아키텍처를 가지고 있어 시각적 특징 추출에서 제약이 있을 수 있습니다. 학습 방법: 전문 컴퓨터 비전 모델은 특정 작업에 대해 최적화된 학습 방법을 사용하는 반면, LLM은 다양한 작업을 포괄하는 학습 방법을 사용하여 일반화된 성능을 얻습니다.

Blink 벤치마크 외에 LLM의 시각 인식 능력을 평가할 수 있는 다른 방법은 무엇이 있을까?

LLM의 시각 인식 능력을 평가할 수 있는 다른 방법은 다음과 같습니다: 다양한 시각적 작업: LLM을 다양한 시각적 작업에 적용하여 성능을 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 객체 감지, 세분화, 시각적 추론 등의 작업을 포함할 수 있습니다. 실제 시나리오 시뮬레이션: LLM을 실제 시나리오에 적용하여 시각적 작업을 수행하도록 시뮬레이션하는 방법을 통해 모델의 실제 성능을 평가할 수 있습니다. 시각적 질문-답변: 이미지에 대한 시각적 질문에 대한 답변을 통해 LLM의 시각 인식 능력을 평가할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 이미지를 이해하고 해석하는 능력을 측정할 수 있습니다.