AI Briefing#multimodal-learning
#multimodal-learning와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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멀티모달 모델은 모달리티를 초기부터 함께 학습할 때 더 효과적으로 발전했다.
인간의 언어적 설명을 활용해 이미지 도메인이 바뀌어도 성능을 유지하는 도메인 일반화(DG) 기술을 제안했다.
LG AI Research가 CVPR 2022에 참가하여 멀티모달 표현 학습과 L-Verse 연구를 선보였다.
자연어 감독(Natural Language Supervision)을 활용해 시각적 표현을 인간의 추론 방식과 정렬함으로써 도메인 일반화(DG) 성능을 높이는 새로운 방법론을 제안한다.
데이터 효율성을 높이기 위해 도메인 간 경계를 허문 통합 대조 학습 프레임워크 UniCLIP을 소개한다.
대규모 멀티모달 모델의 표현력을 소규모 타겟 모델로 효율적으로 전이하는 BeamCLIP 방법론을 제안한다.
대규모 멀티모달 모델 CLIP의 표현력을 작은 모델로 효율적으로 전이하는 BeamCLIP 기술을 소개한다.
텍스트와 이미지 도메인에서 합성 Outlier를 생성하여 OOD 탐지 성능을 높이는 최신 연구들을 소개한다.
LG AI Research가 ICML 2024에서 Tabular 데이터의 자기지도 학습 성능을 높이는 Binning 기반의 Pretext Task 연구를 발표했다.
LG AI 연구원이 ICML 2024에서 Tabular 데이터의 학습 성능을 높이는 새로운 방법론을 발표했다.
LG AI Research가 시계열 데이터와 텍스트 데이터의 특성을 반영한 멀티모달 시계열 예측 기술인 AIR를 제안했다.
LG AI연구원이 병리 이미지 분석을 통해 유전자 변이를 초고속으로 예측하는 EXAONE Path 2.0을 오픈소스로 공개했다.
LG AI Research가 데이터가 누락된 불완전한 임상 환경에서도 높은 정확도를 유지하는 알츠하이머 예측 프레임워크 MOIRA를 개발했다.
LG AI연구원이 결측된 데이터가 있는 임상 환경에서도 높은 정확도를 유지하는 멀티모달 통합 프레임워크 MOIRA를 개발했다.
텍스트로부터 오디오와 비디오가 동기화된 영상을 생성할 때 발생하는 모달리티 간 간섭과 캡션 불일치 문제를 해결하는 연구를 발표했다.