텍스트? 이미지? 모두 OK! huggingface 멀티모달 모델 활용하기

텍스트? 이미지? 모두 OK! huggingface 멀티모달 모델 활용하기


최근 딥러닝 모델은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 모달리티를 함께 다룰 수 있게 되었습니다. 이러한 멀티모달 모델은 단일 모델에서 여러 형태의 데이터를 통합적으로 처리할 수 있어 새로운 응용 분야가 열리고 있죠. huggingface에서도 대표적인 멀티모달 모델들을 제공하고 있으니 함께 알아볼까요?


1. 멀티모달 모델이란?

    - 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 모달리티 데이터를 통합 처리하는 모델
    - 단일 모델에서 멀티태스크를 수행 가능
    - 강력한 표현력으로 새로운 응용 분야 개척 중


2. 대표 모델 소개

    - CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining)
        - 이미지와 텍스트의 의미 연관성을 학습한 모델
        - 이미지 캡셔닝, 시각질의응답, Zero-shot 분류 등에 활용
    - Wav2Vec
        - 자연어와 음성 데이터를 동시에 다루는 모델
        - 음성인식, 텍스트-음성 변환 등에 활용
    - ViLBERT
        - 비전과 언어를 동시에 처리하는 BERT 기반 모델  


3. 데이터 준비하기

    - 작업에 맞는 모달리티 데이터 준비 (텍스트, 이미지 등)
    - 데이터 전처리 및 토크나이징 방식 확인


4. 모델 로드 및 전처리

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")  
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

inputs = processor(text=["A golden retriever"], images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

5. 추론 및 응용

    - 이미지-텍스트 매칭, 이미지 캡셔닝 등 다양한 태스크 가능
    - 최신 모델을 활용한 창의적인 아이디어와 실험 시도


6. 모델 변형 및 파인튜닝

    - 출력 헤드를 바꿔 다양한 태스크로 변형 가능  
    - 도메인 데이터로 파인튜닝하여 특화된 모델 구축

모달리티 간 상호작용을 모델링함으로써 인공지능 모델의 표현력이 한층 업그레이드되었습니다. 텍스트는 물론 이미지, 음성, 동영상 데이터까지 망라할 수 있게 된 것이죠. huggingface의 모델들을 적극 활용하여 여러분의 창의적인 아이디어를 실험해보시기 바랍니다!