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abstract

• 이 글은 컴퓨터 비전 시스템에 대해 말하고 있어요.
• 컴퓨터 비전 시스템이란, 컴퓨터가 이미지나 비디오를 보고 그 안에 무엇이 있는지 알아내는 기술을 말해요.
• 전통적으로, 이런 시스템들은 정해진 범주(예를 들어, 고양이, 개, 차량 같은)의 사물을 인식하도록 훈련되어 있었죠.
• 그런데 이 방법에는 한계가 있어요. 만약 새로운 물건이나 개념을 인식하게 하려면, 이 시스템을 그것에 대해 다시 훈련시켜야 해요. 이것은 시간이 많이 걸리고 비효율적이에요.
• 이 글에서는 이 문제에 대한 해결책으로 '직접 학습'이라는 방법을 제시하고 있어요. 이 방법은 컴퓨터가 이미지와 그 이미지에 대한 설명(텍스트)을 바탕으로 학습하는 거예요. 예를 들어, 강아지 사진과 "이것은 강아지입니다"라는 문장을 같이 학습하는 것이죠.
• 이 연구에서는 인터넷에서 수집한 4억 개의 이미지와 텍스트 쌍을 이용해 이 방식으로 모델을 훈련시켰어요.
• 그 결과, 이 모델은 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 좋은 성능을 보였답니다. 예를 들어, 글자를 읽거나, 비디오에서 행동을 인식하는 등의 작업이에요.
• 가장 흥미로운 점은, 이 모델이 새로운 작업에도 잘 적용된다는 거예요. 기존의 모델들은 새로운 작업에 사용하기 위해서는 그 작업에 맞게 다시 훈련을 해야 했지만, 이 모델은 그럴 필요가 없어요. 새로운 개념이나 사물에 대해서도 이미 배운 지식을 바탕으로 인식할 수 있기 때문이죠.
• 예를 들어, 이 모델은 ImageNet이라는 유명한 이미지 인식 대회에서도 좋은 성적을 거뒀어요. ImageNet은 다양한 사물을 정확하게 인식하는지 평가하는 대회인데, 이 모델은 그곳에서도 특별한 추가 훈련 없이도 기존 모델과 비슷한 성능을 보였다고 해요.
• 마지막으로, 이 연구진은 이 모델의 코드와 훈련된 가중치(모델이 학습한 정보)를 공개했어요.

Introduction

• 이 글은 자연어 처리(NLP) 분야의 최근 발전에 대해 설명하고 있어요.
• NLP는 컴퓨터가 언어를 이해하고 처리하는 방법을 연구하는 분야예요.
• 최근 몇 년 동안, 이 분야는 크게 발전했는데, 그 중심에는 '사전 훈련(pre-training)'이라는 기법이 있어요.
• 사전 훈련이란, 컴퓨터가 많은 양의 텍스트 데이터로부터 먼저 배우는 과정을 말해요. 이렇게 하면, 컴퓨터는 언어의 기본적인 구조와 패턴을 이해하게 되고, 이를 바탕으로 다양한 NLP 작업을 더 잘 수행할 수 있게 돼요.

• 예를 들어, 컴퓨터가 뉴스 기사, 책, 웹사이트 등의 방대한 양의 텍스트를 읽으면서 학습해요.
• 이 과정에서 컴퓨터는 단어와 문장이 어떻게 구성되고 의미가 연결되는지를 배워요.
• 이렇게 배운 지식은 나중에 새로운 텍스트를 이해하고, 문장을 생성하거나, 특정 정보를 찾는 등의 다양한 작업에 활용될 수 있어요.

• 이 글에서 언급된 '자기회귀 및 가리기된 언어 모델링'과 같은 방법들은 이 사전 훈련 과정에서 사용되는 기술들이에요.
• 예를 들어, '가리기된 언어 모델링'은 문장에서 몇몇 단어를 숨기고 컴퓨터가 그 빈칸을 맞추게 하는 방식이죠.

• GPT-3와 같은 시스템은 이러한 방법을 활용해 매우 높은 수준의 언어 이해 능력을 보여주고 있어요. 이 모델들은 특정 작업에 대한 추가적인 훈련 없이도 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있어요.

• 그런데, 이 글에서는 이러한 방법이 컴퓨터 비전 분야에서도 유용할 수 있을지에 대한 질문을 던져요.
• 컴퓨터 비전은 이미지를 이해하는 기술이죠.
• 이미지와 연관된 텍스트(예를 들어, 이미지 캡션)로부터 컴퓨터가 배울 수 있다면, 이는 컴퓨터 비전 분야에서도 혁신을 가져올 수 있을 거라는 생각이에요.

• 이미 이런 접근 방식으로 어느 정도 성공을 거둔 연구들이 있어요.
• 하지만 아직은 이 방법이 기존의 방법들보다 더 나은 결과를 보여주지는 못하고 있어요.
• 이 글에서는 이런 방법의 가능성을 탐구하고, 이를 대규모로 확장하려는 시도에 대해 설명하고 있어요.

• 결국, 이 글은 NLP의 사전 훈련 기법이 컴퓨터 비전 분야에서도 비슷한 혁신을 일으킬 수 있는지에 대한 탐구와 기대를 나타내고 있어요.