Apple의 최신 연구에 따르면 시각적 모델의 성능은 해당 매개변수의 양 및 사전 훈련 데이터의 양과 긍정적인 상관관계가 있는 것으로 나타났습니다. 본 연구에서는 자기회귀 이미지 모델을 통해 "매개변수가 많을수록 성능이 강해진다"는 규칙을 검증하고, 다운스트림 작업에서 좋은 성능을 유지하면서 모델 용량을 수십억 개의 매개변수로 확장하는 데 성공했습니다. 이 획기적인 발전은 미래 이미지 모델의 성능 개선과 최적화를 위한 중요한 이론적 기초와 새로운 연구 방향을 제공하고, 인공 지능 분야의 추가 발전을 위한 견고한 기반을 마련합니다.
Apple 연구진은 자동회귀 이미지 모델을 통해 시각적 모델의 "매개변수가 많을수록 성능이 강해진다"는 규칙을 검증했으며, 사전 훈련 데이터의 용량이나 양이 증가할수록 모델이 지속적으로 성능을 향상할 수 있음을 입증했습니다. . 연구진은 모델 용량을 수십억 개의 매개변수로 쉽게 확장할 수 있음과 동시에 다운스트림 작업에서 좋은 성능을 발휘함을 확인하여 향후 이미지 모델 성능 개선 및 최적화를 위한 새로운 연구 방향과 아이디어를 제공했습니다.이번 연구 결과는 미래 영상 모델의 개발과 적용 방향을 제시하고, 더 고성능, 더 강력한 영상 모델의 출현이 임박했음을 예고한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 나는 가까운 미래에 이 연구 결과를 바탕으로 더욱 혁신적인 응용이 나올 것이라고 믿습니다.