AI모델(GPT-4, CLIP, StyleGAN) 관련 질문과 답변 내용

질문 1)

데이터 주석 처리 부분에서 GPT-4는 머신 러닝 모델을 위한 데이터 준비에서 중요한 단계인 데이터 주석 처리에도 사용된다고 하였는데, 제가 아는 주석은 코드 내에서 실행되지 않고 가독성을 높이거나 부연설명을 하기 위한 역할로 알고있습니다. 보통 데이터는 코드 내에 존재하기엔 너무나 방대한 양이여서 따로 정제 후 불러오는 것으로 알고있습니다. 그렇다면 책에서 말하는 주석은 단순하게 데이터에 대해 요약하는 가이드라인 같은 것으로 받아들이면 되나요? 예를 들어 보통 GIThub에 있는 readme 파일 같은 걸 의미합니다.

 

답변)

여기서 말하는 데이터 주석 처리(Data Annotation)는 머신 러닝 모델을 훈련시키기 위해 데이터를 준비하는 과정에서, 데이터에 의미 있는 레이블이나 태그를 추가하는 작업을 의미합니다. 이 과정은 특히 지도 학습(supervised learning)에서 중요한데, 모델이 주어진 데이터를 바탕으로 학습하고, 이후에 새로운 데이터를 예측할 수 있도록 하는 데 필수적입니다.

예를 들어, 이미지 인식 모델을 훈련시키려면 각 이미지에 무엇이 있는지(예: 고양이, 개, 자동차 등)를 레이블링해야 합니다. 이러한 레이블링 작업을 데이터 주석 처리라고 합니다. 자연어 처리(NLP) 분야에서는 텍스트 데이터에 감정, 주제, 또는 문장의 의도를 태그하는 것도 데이터 주석 처리의 예입니다.

이러한 작업은 모델이 데이터를 해석하고 예측할 수 있도록 하는데 중요한 역할을 하고, 주석된 데이터는 모델이 입력 데이터와 그에 해당하는 정답(레이블)을 통해 학습하고, 이후에 레이블이 없는 데이터에 대해서도 유사한 예측을 할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.  그래서 Linked-In과 같은 Site에서는 Data Annotation 전문가를 뽑기도 합니다.

 

 

질문 2)

CLIP은 이미지를 설명하는 텍스트를 이해하고, 반대로 텍스트에 해당하는 이미지를 찾을 수 있다고 기재 되어 있습니다.그렇다면 입력 값에 이미지를 설명하는 텍스트를 입력하면 출력으로는 이미지가 출력되고 이미지를 입력하면 출력으로는 이 이미지에 대한 텍스트가 출력되나요?

답변)

 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)은 이미지와 텍스트를 연결하는 강력한 모델로, 이미지와 텍스트를 상호 참조하는 데 매우 유용합니다. CLIP의 기능을 좀 더 구체적으로 설명하자면 다음과 같은 두 가지 주요 작업이 가능합니다:

 

가. 텍스트를 입력하면 해당하는 이미지 찾기 (Image Retrieval)

   - 작동 원리 : CLIP은 텍스트와 이미지를 공통된 임베딩 공간에 매핑합니다. 텍스트를 입력하면 CLIP은 그 텍스트에 해당하는 임베딩 벡터를 생성하고, 데이터베이스에 있는 이미지들 중에서 이 임베딩과 가장 유사한 이미지를 찾습니다.

   - 사용 예시 : 예를 들어, "A cat sitting on a couch"라는 설명을 입력하면, CLIP은 데이터베이스에서 이 설명에 가장 부합하는 이미지(즉, 고양이가 소파 위에 앉아 있는 이미지)를 찾아낼 수 있습니다.

 

나. 이미지를 입력하면 해당하는 텍스트 생성 (Image Captioning)

   - 작동 원리 : CLIP 자체는 텍스트 생성 모델이 아니라, 이미지와 텍스트의 유사도를 학습한 모델입니다. 따라서 이미지를 텍스트로 변환하는 것(이미지 설명 생성)에는 직접적이지 않지만, 특정한 방식으로 이미지를 설명하는 텍스트와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 텍스트를 선택할 수 있습니다.

   - 사용 예시 : 예를 들어, 어떤 이미지(예: 한 남자가 책을 읽고 있는 사진)를 CLIP에 입력하면, 이 이미지와 가장 유사한 텍스트를 선택하여 그 이미지의 내용을 설명할 수 있습니다. 다만, CLIP은 이미지를 보고 직접 텍스트를 생성하는 대신, 사전에 준비된 텍스트 후보 중에서 가장 적합한 설명을 선택하는 방식에 가깝습니다.

 

다. 요약

- 텍스트 입력 → 이미지 출력 : CLIP은 입력된 텍스트와 가장 유사한 이미지(또는 이미지 후보)를 선택하여 보여줄 수 있습니다.

- 이미지 입력 → 텍스트 출력 : CLIP은 이미지를 보고 가장 유사한 텍스트 설명을 선택하지만, 직접 텍스트를 생성하는 기능은 제한적입니다. 대신, 유사한 텍스트 후보 중에서 최적의 것을 찾아내는 방식입니다.

 

질문 3)

StyleGAN와 DALL-E의 차이점이 궁금하여 한번 조사해보고 GPT를 통해 물어봤습니다. DALL-E는 텍스트 to img 형태로 상상력을 토대로 이미지로 변환하는 역할을 하고  StyleGAN은 잠재백터를 입력데이터로 받고 표정변화 고품질 이미지로 변환 할 수 있다고 책이랑 GPT 모두 동일하게 설명되어 있습니다. 그렇다면 입력이 사진에 대한 벡터의 형태가 들어가는 건가요? 아니면 텍스트랑 벡터가 아닌 이미지 자체를 입력하면 자동으로 벡터화가 되어 조정해주는 건가요?

답변)

아마도 StyleGAN의 입력 방식에 대한 질문인듯 한데요. 기본적으로 StyleGAN은 잠재 벡터를 입력으로 받습니다.  보통 이미지로 부터 잠재 벡터를 얻는데요. 이미지를 입력해서 해당 이미지에 대응하는 잠재 벡터를 얻고 싶을 때는, 별도의 인코더나 이미지를 잠재 벡터로 매핑하는 모델이 필요합니다. StyleGAN이 이 기능을 포함하고 있지 않기 때문에, 통상적으로 연구자들이 인코더나 이미지를 잠재 벡터로 매핑하는 모델을 추가로 개발하여 사용하기도 합니다. 이를 통해 입력 이미지를 잠재 벡터로 변환한 뒤, StyleGAN은 그 벡터를 조정하여 이미지 변형을 시도할 수 있습니다.