728x90 CLIP_Loss1 [PYTHON] Multi-modal 성능 해결을 위한 텍스트-이미지 임베딩 정렬 방법과 3가지 손실 함수 차이 인공지능 모델이 인간처럼 세상을 이해하기 위해서는 텍스트와 이미지라는 서로 다른 양식(Modality)을 하나의 공통된 이해 공간에서 처리할 수 있어야 합니다. 하지만 단순히 두 데이터를 입력하는 것만으로는 부족합니다. 텍스트와 이미지 임베딩 공간의 정렬(Alignment)이 제대로 이루어지지 않으면, 모델은 그림을 보고 설명하지 못하거나 텍스트 쿼리에 맞는 이미지를 찾지 못하는 성능 저하를 겪게 됩니다. 본 가이드에서는 이러한 방법론적 한계를 해결하기 위한 최적의 손실 함수 설계 전략과 실무 적용 기법을 심층적으로 다룹니다.1. 멀티모달 정렬의 핵심: 왜 임베딩 정렬이 필요한가?멀티모달 학습의 정수는 서로 다른 소스에서 온 벡터들이 '의미적 유사성'을 기준으로 가까이 위치하도록 만드는 것입니다. 예를 .. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
