Google의 최신 연구 혁신은 VLM(시각 언어 모델)의 공간 추론 기능 부족이라는 오랜 문제를 해결합니다. 연구원들은 인간의 공간 추론 메커니즘을 교묘하게 빌려 SpatialVLM이라는 새로운 모델을 설계했습니다. 이 모델은 공간 추론을 직접 수행할 수 있을 뿐만 아니라 이전 VLM에서는 달성하기 어려웠던 인상적인 연쇄 사고 능력을 보여줍니다. 본 연구의 의의는 공간 문제 및 정량적 추정 분야에서 VLM의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라, 더 중요하게는 VLM 개발의 새로운 방향을 제시한다는 점입니다. 새로운 도약.
Google의 최신 연구에서는 공간 추론 능력이 부족한 시각적 언어 모델의 문제를 해결하기 위해 SpatialVLM을 제안합니다. 연구자들은 인간의 공간 추론 능력을 활용하여 SpatialVLM이 직접적인 공간 추론 및 연쇄 사고 능력을 갖도록 설계했습니다. 연구원들은 개방형 어휘 탐지, 깊이 추정, 의미론적 분할과 같은 모델을 사용하여 SpatialVLM을 훈련하여 공간 문제 및 정량적 추정에서 모델의 성능을 향상시킵니다. 엔터티 정보를 추출하고 대규모 공간 VQA 데이터 세트를 생성하는 포괄적인 데이터 생성 프레임워크를 설계하여 모델이 직접적인 공간 추론 및 연쇄 사고 능력을 갖도록 합니다. 본 연구는 시각 언어 모델 개발에 새로운 가능성을 제시하고 인공지능 분야에 새로운 진전을 가져왔습니다.
SpatialVLM의 출현은 시각적 언어 모델 분야에서 중요한 이정표를 의미합니다. 공간 추론 및 연쇄 사고의 획기적인 발전으로 로봇 공학, 자율 주행 등과 같은 광범위한 분야에서 인공 지능의 적용이 촉진될 것입니다. 앞으로는 SpatialVLM과 후속 연구 결과가 우리에게 더욱 지능적이고 편리한 삶의 경험을 선사할 것으로 기대됩니다.