VLM 학습 전략 및 구조 가이드

Vision-Language Model(VLM)은 이미지와 텍스트라는 서로 다른 모달리티를 결합하여 이미지 캡셔닝, 시각적 질의응답(VQA), 제로샷 이미지 분류 등 복잡한 태스크를 수행한다.

모델은 크게 이미지 인코더, 텍스트 인코더, 그리고 두 정보를 결합하는 융합(Fusion) 전략으로 구성된다. 최근에는 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 각 모달리티의 특징을 개별적 또는 공동으로 학습하는 방식이 주를 이룬다.

주요 학습 전략은 다음과 같다:

• Contrastive Learning: 이미지와 텍스트 쌍 사이의 유사도를 극대화하는 방식 (예: CLIP).
• PrefixLM: 텍스트 프롬프트를 통해 시각 정보를 처리하는 방식.
• Cross Attention: 두 모달리티 간의 상호작용을 통해 정보를 융합하는 방식.
• MLM / ITM: 마스킹된 토큰을 예측하거나 이미지와 텍스트의 일치 여부를 판단하는 방식.

Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용하면 이러한 최신 VLM 기술을 직접 실험하고 구현할 수 있다.