한국 KAIST 연구진, 시각 성능 높이는 멀티모달 대형언어모델 개발 성공 > 과학

1. KAIST 연구진, 미국 오픈AI의 모델을 넘는 공개형 멀티모달 대형언어모델 개발.
2. 이미지 분할 기술 '크레용 프롬프트'로 시각 성능 향상.
3. 추가 3개 컴퓨터 비전 모델 개발로 이미지 분석 기술 혁신.

[설명]
한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 미국 오픈AI의 모델을 능가하는 공개형 멀티모달 대형언어모델을 개발했습니다. 이들은 시각 성능을 향상시키는 새로운 이미지 분할 기술인 '크레용 프롬프트'를 제안했고, 이를 통해 이미지 내의 배경과 물체를 더 정확하게 분리할 수 있게 되었습니다. 또한, 3개의 추가 컴퓨터 비전 모델을 개발하여 이미지 분석 기술을 혁신적으로 발전시켰습니다. 이러한 연구는 자연어 처리 분야에서도 뛰어난 성과를 얻어 국제 학회에서 소개되었습니다.

[용어 해설]
- 멀티모달 대형언어모델(LMM): 텍스트와 이미지 등 여러 모드의 정보를 함께 처리하는 대규모 언어 모델.
- 크레용 프롬프트: 이미지 분할 기술로, 배경과 물체를 정확히 구분해내는 방법.

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