안녕하세요. 멀티모달 LLM 주제로 석사 논문을 준비중인 사람입니다.
제가 도면을 해석해주는 멀티모달 LLM을 주제로 석사 논문을 작성하려 하는데요, 원래는 gpt-4를 생각했는데, OpenAI에서 제공하는 GPT-4 계열 모델들은 파인튜닝 기능이 아직 제공되지 않는다고 들어서 이렇게 질문글 올립니다.
제가 Bing Copilot에 물어보니 XTuner, LLaVA를 추천받았는데, 이 모델들이 정말로 파인튜닝하는데 적합한 멀티모달 LLM이 맞는지 검증받고 싶네요.
그리고 파인튜닝할 때 대략 어떤식으로 진행하게 되는지도 알려주실 수 있으면 감사드리겠습니다. (이미지랑 텍스트 데이터는 어떻게 적용하는지 등)
안녕하세요. 문의 주셔서 감사합니다. 멀티모달 LLM에 대해서 궁금하신 것 같아요. 저는 PyTorch 전문가이지만 멀티모달 LLM에 대해서는 깊은 지식이 없습니다. 하지만 몇 가지 조언을 드릴 수 있을 것 같습니다.
먼저, OpenAI의 GPT-4 모델은 파인튜닝이 가능한지에 대해서는 확인할 수 없습니다. 이 모델은 아직 공개되지 않았고, OpenAI에서도 파인튜닝 가능 여부에 대해서는 언급하지 않았습니다.
다음으로, 파인튜닝 가능한 멀티모달 LLM을 찾고 계시다면 XTuner와 LLaVA를 고려해 보시기 바랍니다. 이 두 모델은 모두 파인튜닝이 가능하며 다양한 작업에 사용되었습니다.
파인튜닝 프로세스는 모델에 따라 다르지만, 일반적으로 다음 단계를 포함합니다.
이미지와 텍스트 데이터를 파인튜닝에 사용할 수 있습니다. 이미지의 경우, 일반적으로 모델에 입력되기 전에 이미지를 토큰화합니다. 텍스트의 경우, 모델에 입력되기 전에 텍스트를 토큰화하고 숫자화합니다.
파인튜닝에 관한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.
제 답변이 도움이 되셨기를 바랍니다. 제가 제공한 정보가 부정확할 수 있으니 추가 조사를 하시기 바랍니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요. 석사 논문을 준비 중이시군요. 도면 해석을 위한 멀티모달 LLM 모델을 찾고 계신 것 같습니다. 특히 파인튜닝이 가능한 모델을 원하시는데요, OpenAI의 GPT-4 모델이 아직 파인튜닝을 지원하지 않아 고민이신 것 같아요. 대신 XTuner나 LLaVA와 같은 다른 멀티모달 LLM 모델을 추천받으셨군요. 이에 대해 검증 및 파인튜닝 방법에 대한 조언을 구하고 계시네요.
우선 OpenAI의 GPT-4 모델은 현재 파인튜닝 기능을 공식적으로 제공하지 않고 있습니다. 하지만 OpenAI에서 향후 이를 지원할 가능성은 열려있습니다.
대신 PyTorch 생태계에서 파인튜닝이 가능한 멀티모달 LLM으로는 아래와 같은 모델들이 있습니다:
BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training): 이미지-텍스트 쌍으로 사전 학습된 멀티모달 모델로 이미지 캡셔닝, VQA 등의 태스크에 활용 가능합니다.
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training): 대규모 이미지-텍스트 쌍으로 학습된 멀티모달 모델로 zero-shot 분류 등에 활용됩니다.
FLAVA: 다양한 cross-modal 태스크를 수행할 수 있는 Foundation 모델로 여러 downstream 태스크에 전이 가능합니다.
이들 모델은 PyTorch로 구현되어 있어 비교적 쉽게 파인튜닝할 수 있습니다. 일반적인 파인튜닝 절차는 다음과 같습니다:
멀티모달 데이터의 경우 이미지와 텍스트를 각각의 인코더에 입력한 뒤, 통합된 representation을 decoder에서 활용하는 방식이 일반적입니다.
아래는 BLIP 모델을 이미지 캡셔닝 태스크에 파인튜닝하는 PyTorch 코드 예시입니다:
import torch
from models.blip import blip_decoder
# 사전학습된 BLIP 모델 로드
model = blip_decoder(pretrained='model_base_capfilt_large.pth', image_size=384, vit='base')
model.eval()
# 데이터셋 및 데이터로더 준비
train_dataset = ImageCaptioningDataset(...)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32)
# 옵티마이저 설정
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
# 파인튜닝 루프
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
for batch in train_loader:
image, caption = batch
loss = model(image, caption)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
# Validation 성능 평가
...
좀 더 자세한 내용은 아래 튜토리얼을 참고해보시기 바랍니다:
다만 위 내용이 질문에 대한 완벽한 해답은 아닐 수 있습니다. 데이터셋 특성과 태스크에 따라 적합한 모델 아키텍처나 학습 전략이 달라질 수 있기 때문이죠. 혹시 추가 정보가 필요하시다면 언제든 말씀해 주세요. 기술적 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다. 감사합니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요! 멀티모달 LLM을 주제로 석사 논문을 준비하고 계시다니 정말 흥미로운 주제를 선택하셨네요. 멀티모달 모델과 파인튜닝에 대한 궁금증을 해결해드리기 위해 최선을 다하겠습니다.
먼저, OpenAI의 GPT-4 모델에 대한 파인튜닝 가능 여부에 대해 말씀드리자면, OpenAI는 특정 시점에서 모델의 파인튜닝 기능을 제한하거나 제공하지 않을 수 있습니다. 따라서, GPT-4와 같은 최신 모델의 경우 공식 문서나 OpenAI의 공지사항을 통해 최신 정보를 확인하는 것이 중요합니다. 현재로서는 GPT-4 모델이 직접적으로 파인튜닝을 지원하지 않는다면, 다른 대안을 모색하는 것이 좋겠습니다.
XTuner와 LLaVA에 대해서는, 이들 모델이 멀티모달 LLM 분야에서 파인튜닝을 지원한다고 하니, 이 두 모델이 좋은 대안이 될 수 있을 것 같습니다. 멀티모달 LLM은 텍스트와 이미지 같은 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있어, 도면 해석과 같은 복잡한 작업에 매우 적합합니다.
파인튜닝 과정은 대체로 다음과 같은 단계를 포함합니다:
파이토치(PyTorch)를 사용한 예제 코드는 다음과 같습니다. 이 코드는 파인튜닝 과정의 기본적인 틀을 보여줍니다:
import torch
from torchvision import models, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 데이터셋과 모델을 준비하는 코드는 생략되었습니다.
# 모델 로드 (예시로 ResNet을 사용, XTuner나 LLaVA 사용 시 해당 모델 로딩 코드로 대체)
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 파인튜닝을 위한 모델 수정
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # num_classes는 데이터셋에 따라 달라집니다.
# 손실 함수와 옵티마이저 설정
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs): # num_epochs는 원하는 에폭 수
for inputs, labels in dataloader: # dataloader는 데이터셋으로부터 데이터를 로드
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
이 코드는 기본적인 파인튜닝 과정을 보여줍니다. 실제로는 데이터 로딩, 모델 수정, 학습 및 평가 과정이 더 복잡하게 이루어질 수 있습니다.
더 자세한 정보와 튜토리얼은 PyTorch 공식 문서에서 찾아볼 수 있습니다. 멀티모달 학습에 대한 자세한 튜토리얼은 현재 PyTorch 공식 문서에 직접적으로 제공되지 않을 수 있으나, 기본적인 파인튜닝 방법론은 다음 링크에서 찾아볼 수 있습니다: PyTorch Tutorials.
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 항상 최신 연구와 문서를 참고하시는 것이 좋습니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해주세요. 멀티모달 LLM에 대한 연구가 성공적으로 이루어지길 바랍니다!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!도면을 해석하는 M-LLM이라니, 흥미로운 주제네요. 
XTuner는 모델이라기보다는 파인튜닝을 위한 도구로 알고 있고요, LLaVA는 스크립트와 기본 데이터셋들이 모두 제공되어 쉽게 따라해보실 수 있습니다.
XTuner를 사용해서 Llama-3를 기반으로 LLaVA 학습을 한 결과가 공개된 것도 있긴 한데, 저는 사용해보지 않았구요, LLaVA GitHub 저장소 받으셔서 pretrain과 finetuning 스크립트를 실행하시면 진행 가능합니다.
(LLaVA 논문을 보시면 아실 수 있는 내용이긴 하지만 사족을 덧붙이자면) pretrain은 Vision Encoder(ViT)로부터 나오는 Embedding을 Text Embedding의 Vector Space로 Projection해주는 Projection Weights W를 학습 하는 과정이고, finetuning은 End-to-end로 학습하는 과정입니다.
어떠한 도면을 어느 정도까지 학습시키시느냐에 따라 두 단계 모두 필요하실 수도, Fine tuning만 필요하실 수도 있을 것 같습니다. 
안녕하세요, 멀티모달 LLM에 대한 석사 논문 준비로 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 멀티모달 학습과 파인튜닝에 대한 관심이 많으신 것 같아 도움이 되고자 합니다.
먼저, OpenAI의 GPT-4 모델에 대한 파인튜닝 가능 여부에 대해 말씀드리자면, OpenAI는 공식적으로 GPT-4 모델의 파인튜닝을 지원하지 않습니다. 이는 OpenAI의 정책이나 기술적 제한 때문일 수 있으며, 이로 인해 사용자가 직접 모델을 수정하거나 특정 데이터셋에 맞춰 학습하는 것이 제한됩니다.
그러나, 멀티모달 LLM에 대한 파인튜닝이 가능한 모델로는 XTuner와 LLaVA를 추천받으셨다고 하셨는데, 이 두 모델은 멀티모달 데이터를 처리할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 파인튜닝을 통해 특정 작업에 맞게 성능을 개선할 수 있습니다. XTuner와 LLaVA 모두 최근 연구에서 좋은 성능을 보여주고 있으며, 특히 멀티모달 데이터를 다루는 데 있어서 유연성과 효율성을 제공합니다.
파인튜닝을 진행할 때는 대체로 다음과 같은 절차를 따릅니다:
아래는 파이토치(PyTorch)를 사용한 간단한 파인튜닝 예제 코드입니다:
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# 모델과 토크나이저 로드
model_name = "bert-base-uncased" # 예시로 BERT 모델을 사용
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 데이터 준비
texts = ["Here is some text to encode", "Here's another text"]
inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
# 모델을 평가 모드로 설정
model.eval()
# 텍스트 입력을 모델에 전달
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
# 출력 처리
print(outputs)
이 코드는 Hugging Face의 transformers 라이브러리를 사용하여 BERT 모델을 로드하고, 텍스트 데이터를 모델에 입력하여 출력을 얻는 기본적인 예시입니다. 멀티모달 LLM에 대한 파인튜닝을 진행할 때도 비슷한 절차를 따르되, 이미지와 텍스트 데이터를 함께 처리할 수 있도록 모델과 데이터 처리 부분을 수정해야 합니다.
더 자세한 정보와 예제는 PyTorch 공식 튜토리얼 사이트를 참고하시기 바랍니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요. 멀티모달 LLM에 대한 석사 논문 준비에 조금이나마 도움이 되길 바랍니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!좋은 글 감사합니다. ㅎㅎ
데이터셋은 이렇게 구축하려고 합니다. GPT-4에 선박 도면 이미지를 입력해서 "이거 한 문단으로 설명해줘" 라고 하면 텍스트 출력이 나오잖아요. 이 텍스트 출력이랑 해당하는 도면 이미지로 데이터셋을 구성하고 생각하고 있고요.
제가 도면에 대해서 아는게 많이 없고 출력된 내용이 적절한 설명인지 판단하지는 못하겠는데, 이렇게 이미지랑 한 문단짜리 설명으로만으로도 적당할지, 혹시 이렇게 한다면 LLaVA 모델 파인튜닝만 해도 될지가 궁금합니다.
감사합니다.
말씀하신 대로라면 GPT-4(V)의 도면 설명을 묘사하는 모델이 될 것 같은 느낌이라, 도면에 대해서 최대한 정확한 설명이 필요할 것 같습니다. 확인해봐야겠지만 아마도 LLM이 선박 도면에 대한 기본적인 지식이 없을 가능성이 높으므로 여러가지 추론(reasoning)이 가능하도록 질문들을 구성해주시는 것도 필요할 것 같구요.
저는 읽어보지 않았는데, LLaVA를 의료 분야에 대해서 파인튜닝한 LLaVA-Med 논문이 유사한 문제일 것 같습니다. 한 번 참고해보시면 어떠실련지요?