AI
시각 언어 모델(Vision Language Model) 활용시 꼭 알아야 할 사실
두줄요약
VLM은 쉬운 공간 관계 문제도 자주 틀리는 한계가 있습니다. 현업 적용 전 정확성과 취약점을 충분히 검토해야 했습니다.
핵심 내용
- VLM이 이미지 인식에서 공간 관계, 도형 개수 같은 단순 과제도 자주 틀리는 한계
- 학습된 통념에 강하게 의존해 작은 변주에 취약한 경향
- OCR, PPT 읽기, 결함 탐지 등 현업 적용 전 정확성 검토 필요성
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#LLM 주제를 이어서 읽기
사실 GPT는 글을 잘 읽지 못합니다.
GPT는 이미지를 보고 글자를 정확히 읽는 데 한계가 있다는 점을 사례로 설명했습니다. OCR 같은 보완 방법을 시도했지만 완전한 해결책은 찾지 못했다고 정리했습니다.
