로민 공식 블로그 | The Data for AI

LLaMa, PaLM, Mistral 등 최신 LLM 모델들의 학습 데이터와 최적화 기법을 비교 분석합니다. 각 모델의 특성과 최신 기술 트렌드를 한눈에 확인해보세요.

DINO 모델을 Open-set 및 Referring Object Detection으로 확장한 Grounding DINO를 소개합니다. 자연어 쿼리를 활용한 객체 탐지 성능을 강화합니다.

LLM의 quality와 factuality를 향상시키 위해 Self-RAG를 제안, LM을 on-demand로 조건에 따라 passage retrieve를 하도록 학습한다. Retrieved passage를 reflection token 이라는 special token을 이용해 self-check를 하여 generation의 quality와 factuality를 향상시킨다.

외부 지식 결합으로 LLM의 Hallucination 문제를 개선하고 성능을 높이는 RAG 모델의 효과를 분석합니다.

GLAM(Graph-based Layout Analysis Model)은 PDF 문서의 레이아웃 분석을 위한 경량 그래프 신경망 모델로, 텍스트 박스를 노드로 구성하여 노드와 엣지 분류를 통해 레이아웃을 추론합니다. DocLayNet과 PubLayNet 데이터셋에서 기존 CV 모델보다 효율적인 성능을 보여주며, 작은 모델 사이즈와 빠른 추론 속도가 강점입니다.

ICL-D3IE는 문서 정보 추출(DIE)을 위한 In-Context Learning 프레임워크로, 다양한 예시를 사용해 LLM의 정확성과 성능을 향상시킵니다. FUNSD, CORD, SROIE 등의 벤치마크에서 기존 방법 대비 우수한 성능을 보입니다.

HTS(Hierarchical Text Spotter)는 텍스트 스포팅과 레이아웃 분석을 통합한 모델로, 텍스트 라인의 정확한 폴리곤 예측과 문서 내 텍스트 레이아웃을 효과적으로 분석합니다. 다양한 벤치마크에서 최고 성능을 기록하며, 텍스트와 레이아웃을 동시에 처리하는 첫 사례로 주목받고 있습니다.

CoOp, CoCoOp, KgCoOp는 비전-언어 모델의 프롬프트 최적화와 일반화 성능을 개선해, 제로샷 전이와 unseen 클래스 대응력을 높이는 프레임워크입니다.

BLIP, BLIP-2, LLaVA, MiniGPT-4와 같은 최신 멀티모달 언어 모델을 통해 Zero-shot 문서 질의 시스템의 가능성을 탐구합니다. 각 모델의 핵심 기능과 적용 가능성을 비교 분석합니다.

이 연구는 추가 학습 없이 새로운 문서에서 정보를 추출하는 Zero-shot Document Query System의 가능성을 탐구합니다. BLIP, BLIP-2, LLaVA, MiniGPT-4 등 최신 Multimodal Language Model을 활용한 접근 방식과 그 성능을 분석합니다

기존의 많은 parameter를 사용하는 LLM과 비교해서 해당 논문에서 제안한 LLaMA-13B는 (GPT-3: 175B, PaLM: 540B) 13B 의 parameter만을 사용하여 대부분의 benchmark에서 좋은 성능을 보였습니다.

이 논문은 LONGT5를 기반으로 어텐션 및 피드포워드 레이어에 대한 구조를 개선하여 긴 입력을 빠르게 처리할 수 있는 새로운 모델인 COLT5를 제안합니다.

논문의 저자들은 앞서 언급한 LLM들의 문제점을 극복하고자 Multimodal Lage Language Model(MLLM)인 KOSMOS-1을 제안하였습니다.

training objective와 architecture가 동시에 고려되지 않으면 최적의 성능가 구해졌다고 하기 어렵습니다. 따라서 저자는 학습 방법에 맞춰서 네트워크 아키텍쳐 역시 알맞게 같이 바뀌어야 한다고 말하고 있습니다.

이 논문은 DIE task를 해결하기 위해 주로 제안되어 오던 Sequence Labeling 방식의 여러 고질적인 문제들을 해결하는 것을 Motivation으로 지정하였습니다.

Real-time object detection는 컴퓨터 비전에서 매우 중요한 주제입니다. 객체 추적, 자율주행, 로봇, 등 에지 장치에서 작업이 되는 경우 작업 속도 향상에 중점을 둡니다. Yolov7은 에지에서 클라우드, CPU, 모바일 GPU 를 전부 타겟합니다.

일반적인 line detection task는 이미 deep learning 기반의 연구가 있지만, fisheye, spherical같은 distorted line에 대해서는 아직 연구되지 않았음.

본 논문의 모델 PARSeq는 순서 치환(Permutation) 언어 모델링을 사용하여 공유 가중치를 가진 내부 Autoregressive(AR) Language Models(LM)의 앙상블을 학습합니다.

본 논문에서는 vision and vision-language task에서 SOTA 성능을 달성하는 범용 멀티모달 기반 모델 BEIT-3를 소개합니다.

form documents have unique challenges compared to natural language documents stemming from their structural characteristics (hard to address serialization error!)

본 연구는 디자인 공간들(The Design Spaces)을 재시험하고 순수한 ConvNet이 달성할 수 있는 것의 한계를 시험합니다.

대부분의 OCR 기반의 Key Information Extraction(KIE) 방법론들은 textual features와 position features만 사용하고 있습니다. 하지만 풍부한 semantic representation을 얻기 위해서는 visual feature와 global layout까지 사용하는 것이 좋을 수 있습니다

대부분 Visual Document Understanding(VDU) 태스크는 self-supervised pre-training 뒤에 이어지는 fine-tuning으로 이루어집니다.

본 논문은 Component-Aware Module(CAM)이라는 모듈을 제안하여 글꼴 생성기가 더 세분된(Fine-Grained) 레벨에서 Content와 Style을 분리하도록 합니다.

Too many objects in the image make it extremely crowded. This creates various challenges for the object detect model, like the occlusions could be large, the objects could be small, and the scale could be inconsistent.

최근 vision과 language에 걸친 다양한 downstream task에 적용 가능한 multimodal pre-trained model에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

BERT와 같은 기존 모델들은 단일 문서 내 텍스트 말뭉치에 대해서만 학습을 진행하고 문서 간의 종속성은 학습하지 않습니다. 이 연구에서는 문서 간 Link를 활용하여 문서 간 종속성도 학습할 수 있는 LinkBERT를 제안합니다.

A randomly-initialized, dense neural network contains a subnetwork that is initialized such that—when trained in isolation—it can match the test accuracy of the original network after training for at most the same number of iterations.

GANs가 Likelihood 기반의 SOTA 모델들보다 다양성을 적게 포착한다는 것 또한 드러남. 게다가, GANs는 조심스럽게 선택한 하이퍼 파라미터와 규제기(Regularizers)가 없으면 붕괴(Collapsing)되어 학습하기 어려움.

PaddleOCR은 Baidu의 딥러닝 프레임워크 PaddlePaddle을 기반으로 한 OCR 솔루션입니다. 최신 버전인 PP-OCRv3는 경량 모델과 강력한 다국어 인식을 제공하며, PP-Structure는 레이아웃 분석, 표 인식, VQA 등을 지원하여 문서 구조 분석을 돕습니다.

Object detection is a fundamental computer vision task, typically performed by detectors comprising a task-agnostic backbone and independently developed necks and heads that incorporate detection-specific prior knowledge.

Self-supervised pre-training 기술은 Document AI에서 많은 발전을 이루었습니다. 대부분의 multimodal 모델은 텍스트에 대해 masked language modeling(MLM)을 사용하여 사전 학습하지만 이미지 학습에 대해서는 다양한 방식이 존재합니다.

이 논문은 “가볍고 빠른 Mobile vision task를 위한 모델을 만들기 위해 CNN의 강점과 ViT의 강점을 합칠 수 있을 까?”에 대한 질문에 대답합니다.

최근 NLP task들에서 long input을 다룰 수 있는 Transformer 모델들이 좋은 성능을 기록하였습니다. 또한, Transformer 모델의 크기를 키우는 것이 성능에 도움이 된다는 연구들이 보고되고 있습니다.

컴퓨터비전에서도 트랜스포머의 제곱 복잡도는 문제가 됩니다. 본 논문은 Quadtree 어텐션을 도입하여 제곱의 연산 복잡도를 선형으로 줄입니다. Quadtree 트랜스포머는 토큰 피라미드를 생성하여 어텐션을 Coarse-To-Fine 방식으로 연산합니다.

TableFormer는 Transformer를 활용한 테이블 구조 이해 모델로, 이미지에서 HTML 태그와 셀 bounding box를 동시에 예측합니다. 다양한 테이블 스타일과 복잡성을 다루는 SynthTabNet 데이터셋도 함께 제안합니다.

This paper introduces a novel method, called Multi-modAl Text Recognition Network (MATRN), that enables interactions between visual and semantic features for better recognition performances.

DETR은 Transformer 기반의 detector algorithm으로 object detection 문제를 set prediction task로 보고 bipartite graph matching을 통해 label을 assign하는 방식을 사용합니다.

Encoder-Decoder Model은 앞에서 언급한 sequence labeling의 여러 문제들을 해결할 수 있습니다.

Sparse R-CNN은 Sparse 방식으로 객체 인식을 수행합니다. Sparse-In Sparse-Out의 방식으로 빠른 학습 속도를 보였고 유명한 One Stage 그리고 Two Stage Detector들과 대등한 성능을 보였습니다.

복잡한 large-scale table structure parsing dataset을 구축, 구조화된 테이블에서의 discrete cells를 정확하게 그룹화할 수 있는 pairing loss 기반의 cycle-pairing module을 최적화하는 Cycle-CenterNet을 소개함. WTW, ICDAR2019 데이터 셋 기반 테이블 구조 분석 성능 SOTA를 달성

This paper introduces an a new method for domain adaptation through meta self-learning approach.