안면 피부 상태 평가를 위한 맞춤형 Large Vision Language Model 개발

Q: 이 논문에서 정의한 Large Vision Language Model(LVLM)이란 무엇인가?

LVLM은 대규모 데이터로 학습되어 일반 도메인에서 뛰어난 문제 해결 능력을 보이지만, 전문 지식이 요구되는 특정 분야에서는 한계를 가지는 모델이다. 본 연구에서는 안면 이미지에서 피부 상태 평가를 수행하는 의료 도메인에 특화된 LVLM의 학습법을 탐구한다.

Q: 특정 도메인에 특화된 LVLM 학습 시, vision encoder의 사전학습 방식에 따른 미세조정 전략은 무엇인가?

연구 결과, vision encoder가 이미지 단일 모달로만 사전학습된 경우, instruction tuning 시 LVM의 모든 구성요소를 업데이트하여 이미지와 텍스트 정보 간의 관계를 학습시키는 것이 성능 향상에 효과적이다. 반면, vision encoder가 이미지-텍스트 쌍 데이터로 충분히 사전학습된 경우, LLM과 adapter만을 미세조정하는 것이 습득된 지식 손실을 방지하고 적합한 성능을 유지하는 전략이다.

김범수; 김지효; 강민준; 이휘영; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김범수 (서울과학기술대학교) 김지효 (서울과학기술대학교) 강민준 (서울과학기술대학교) 이휘영 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 942 - 944 (3page)

이용수

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대규모 데이터로 학습된 Large Vision Language Model(LVLM)은 일반 도메인에서 뛰어난 문제 해결 능력을 보이나, 전문 지식이 요구되는 분야에서는 취약한 모습을 보이고 있다. 본 연구에서는 의료 도메인 중 안면 이미지에서 피부상태의 평가를 수행하는 상황 ... 전체 초록 보기

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