CLIP 및 BLIP 모델 이해하기

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Questions and Answers

트리플 손실을 사용해서 무엇을 목표로 하나?

음성 샘플의 거리를 늘린다.

무작위로 샘플을 선택한다.

앵커와 양성 샘플이 앵커와 음성 샘플보다 가깝도록 한다. (correct)

양성 샘플의 거리를 줄인다.

마진의 주요 목적은 무엇인가?

음성 샘플이 앵커와 가까이 있도록 한다.

양성 샘플과 음성 샘플을 혼동하게 한다.

앵커 샘플의 양을 증가시킨다.

음성 샘플이 멀리 떨어지도록 보장한다. (correct)

어떤 방식으로 도전적인 음성 샘플을 구성해야 하는가?

무작위로 선택하여 구성한다.

양성 샘플과 동일한 범위에서 선택한다.

가장 인기 있는 아이템을 선택한다.

다양한 사용자 행동을 반영하여 선택한다. (correct)

비교 학습의 목적은 무엇인가?

유사한 샘플을 서로 가까이 가져오고, 비유사한 샘플을 서로 멀리 보낸다. Signup and view all the answers

모델이 효과적으로 학습하지 못하게 되는 주 원인은 무엇인가?

도전적인 음성 샘플이 부족하다. Signup and view all the answers

CLIP 모델의 주요 특징은 무엇인가?

Encoder 기반 모델이다. Signup and view all the answers

BLIP의 특징 중 어떤 것이 Image-Text Retrieval에 좋지 않은가?

인코더만 사용된다. Signup and view all the answers

메트릭 학습의 주된 목표는 무엇인가?

주어진 데이터셋에 대해 상대적 유사성을 학습하는 것이다. Signup and view all the answers

CLIP 모델의 학습에 사용된 배치 크기는 얼마인가?

32,768 Signup and view all the answers

다음 중 약한 감독 학습의 정의는 무엇인가?

레시피와 관련된 레이블이 상대적인 관계 형태로 존재하는 경우. Signup and view all the answers

CLIP의 이미지를 처리하는 인코더는 어떤 구조를 사용하는가?

5개의 ResNet과 3개의 수정된 ViT Signup and view all the answers

CLIP 모델에서 이해와 생성의 역할은 어떻게 나누어져 있는가?

Encoder가 이해하고 Decoder가 생성한다. Signup and view all the answers

다음 중 감독 학습의 예시는 무엇인가?

기계 번역과 같이 명확한 레이블과 함께 학습하는 경우. Signup and view all the answers

비교 학습의 주된 목표는 무엇인가?

샘플 간의 유사도를 정의하고 측정하는 것이다. Signup and view all the answers

다음 중 감독, 비감독 및 약한 감독 학습의 차이점은 무엇인가?

감독 학습은 레이블이 명확하게 정의되어 있다. Signup and view all the answers

사전 훈련된 언어-비전 모델의 예시로 옳은 것은?

CLIP Signup and view all the answers

다음 중 약한 감독 학습의 활용 예는 무엇인가?

정확한 레이블이 없는 대량의 데이터 분석. Signup and view all the answers

메트릭 학습이 어려운 이유는 무엇인가?

데이터의 유사성이 명확하지 않기 때문이다. Signup and view all the answers

BLIP에서 Multimodal Mixture of Encoder-Decoder (MED)의 주요 특징은 무엇인가?

인코더와 디코더가 모두 이해와 생성을 동시에 처리한다. Signup and view all the answers

CapFilt 접근법은 어떤 문제를 해결하기 위해 도입되었는가?

노이즈가 많은 데이터 문제를 해결하기 위해 Signup and view all the answers

BLIP 모델의 unimodal encoder로 사용되는 두 가지 구성 요소는 무엇인가?

ViT와 BERT Signup and view all the answers

BLIP의 Image-Grounded Text Encoder는 어떤 기능을 수행하는가?

이미지와 텍스트 간의 교차 주의를 통한 처리를 수행한다. Signup and view all the answers

BLIP 모델의 텍스트 생성 방식에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?

이미지 표현을 사용하여 텍스트를 생성한다. Signup and view all the answers

BLIP의 주요 목적 중 하나는 무엇인가?

언어-비전 통합 이해 및 생성을 위한 모델 개발 Signup and view all the answers

BLIP에 있어 미세 조정(mid-training)의 필요성은 무엇인가?

사전 훈련된 모델의 성능을 최적화하기 위해 Signup and view all the answers

BLIP 모델에서 이미지-텍스트 생성의 주요 과제는 무엇인가?

이미지와 텍스트 간의 연관성 확보 Signup and view all the answers

데이터셋 수집에 있어 유사성을 이용하는 이유는 무엇인가?

비슷한 데이터에서 쉽게 정보가 수집되기 때문이다. Signup and view all the answers

메트릭 학습의 주된 목적은 무엇인가?

상대적인 유사성을 학습하는 것이다. Signup and view all the answers

Point-wise 훈련 방식에서 무엇을 예측하는가?

각 아이템의 상대적 점수를 예측한다. Signup and view all the answers

Pair-wise 훈련 방식의 주요 특징은 무엇인가?

아이템의 순서를 유지하는 것이 중요하다. Signup and view all the answers

List-wise 훈련 방식의 단점은 무엇인가?

계산 비용이 많이 든다. Signup and view all the answers

Triplet Loss를 사용하는 훈련 데이터의 구성 요소는 무엇인가?

안착점, 긍정적 샘플, 부정적 샘플로 구성된다. Signup and view all the answers

학습 모델의 최종 목적은 무엇인가?

새로운 데이터 목록에서 유사한 순위를 생성하는 것이다. Signup and view all the answers

Ranking 모델에서 Pair-wise 처리의 주요 이점은 무엇인가?

정확한 순서 유지를 보장한다. Signup and view all the answers

트리플렛 손실과 대비 학습 손실의 주요 차이는 무엇인가?

트리플렛 손실은 거리 차이를 기반으로 계산된다. Signup and view all the answers

SimCLR에서 긍정 쌍 (i, j)의 손실 계산 방식은 무엇인가?

각 거리 자체를 기반으로 한다. Signup and view all the answers

Noise Contrastive Estimator(NCE)의 핵심 아이디어는 무엇인가?

맥락 단어를 무작위로 샘플링하여 부정 쌍을 만든다. Signup and view all the answers

OpenAI는 어떤 양식의 데이터를 수집하여 CLIP을 사전 학습했는가?

400M의 이미지-텍스트 쌍 Signup and view all the answers

다음 중 CLIP과 관련하여 올바른 것은 무엇인가?

CLIP은 언어와 이미지를 결합하여 학습한다. Signup and view all the answers

Contrastive Learning에서 대조 학습이 적용되는 주요 방식은 무엇인가?

이미지 및 텍스트 쌍 Signup and view all the answers

VirTex에서 제안된 목표 함수의 사용 예는 무엇인가?

언어-비전 모델 활용을 위해 사용된다. Signup and view all the answers

Study Notes

Deep Learning Week 14-2

The lecture ends on December 11th.
Homework 2 is due on December 11th (Wednesday) at 11:59 PM.
The final exam is on December 18th (Wednesday).

Announcement

The final exam format is similar to the midterm, including multiple-choice, true/false, and other question types.

Content

Metric Learning: Aims to determine the semantic closeness (similarity) between two samples.
- Learns a "distance function" or "semantic distance" which is "similarity."
- Similarity is relative to a given dataset.
- Metric learning learns "Relative Similarity".
Learning to Rank: Builds a ranking model to encode the relative similarity of items in a given dataset.
- Training data consists of lists of items.
- Formats (Pointwise, Pairwise, Listwise) used to categorize lists.
- Ranking models used, including Document retrieval (web search query, relevance), collaborative filtering (recommendation systems).
- How to build a ranking model approach (pointwise, pairwise, listwise).
Triplet Loss: Training data involves an anchor, positive, and negative sample, aiming to model that the anchor is "closer" to the positive sample than to the negative sample.
- Distance between anchor and negative, and anchor and positive are measured.
- The difference between the distances is minimized.
- Negative samples should be 'far away'.
Contrastive Learning: Model training via pairwise loss functions, aiming to push dissimilar samples far apart and similar samples close together.
- Distance between anchor and positive samples is small.
- Distance between anchor and negative samples is large.
Contrastive Learning: SimCLR, InfoNCE
- SimCLR calculates loss.
- Inspired by Negative Sampling.
- Important to carefully construct challenging negative samples during training.

CLIP: Contrastive Language Image Pre-training

Different pre-trained Language-Vision models exist (VL-BERT, ConVIRT, VirTex).
A new dataset of 400M image-text pairs is collected from the internet.
Pre-training is performed using a particular objective function (in VirTex).

BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

BLIP is an encoder-based model with difficulty in generation (text).
Encoder handles "Understanding", Decoder handles "Generation".
Utilizing Web crawling data, which can be noisy.
A "Multimodal Mixture of Encoder-Decoder (MED)" is used to effectively perform Image-Text generation and retrieval (understanding).

LLaVA: Large Language and Vision Assistant

Instruction Tuning (Prompt-Completion, Supervised fine-tuning (FLAN-T5) and Vicuna fine-tuning).
LLaVA is a Large Language and Vision model that includes a Language model and a Vision Encoder.

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Description

이 퀴즈에서는 CLIP 및 BLIP 모델의 주요 특징과 학습 방식, 그리고 메트릭 학습의 목표에 대해 살펴봅니다. 트리플 손실과 약한 감독 학습의 정의를 포함하여, 다양한 개념을 검토하게 됩니다.