Visual Salamandra 는 이미지 및 비디오에 대한 능력을 확장하여 Salamandra 대형 언어 모델 (LLM) 의 기능을 강화합니다. Visual Salamandra 는 70 억 파라미터의 기반 모델을 바탕으로 하며, 다중 모달 작업을 수행하면서도 컴팩트함과 효율성을 유지합니다.
Vision-Language Alignment(시각 - 언어 정렬) 를 핵심으로 설계된 Visual Salamandra 는 Google 의 SigLIP 인코더 (SigLIP-So400m), 2 레이어 MLP 프로젝터, 그리고 시각적 모달리티와 텍스트 모달리티 사이의 간극을 연결하기 위한 고급 Late-Fusion(후합성) 기술을 통합하여 Salamandra Instructed 7B 모델 위에 구축되었습니다.
이러한 구조는 Visual Salamandra 가 단일 이미지, 여러 이미지 및 비디오부터 순수 텍스트 명령까지 다양한 입력으로부터 문맥적으로 정확한 응답을 이해하고 생성할 수 있는 능력을 부여합니다. 이 개발은 Lab 의 다중 모달 AI 시스템에 대한 더 넓은 지원, 특히 유럽 언어 다양성을 우선시하는 시스템에 대한 약속을 반영합니다.
Salamandra 를 시각 입력에 맞게 적응시키기 위해, Lab 은 Late-Fusion 아키텍처를 중심으로 4 단계의 훈련 과정을 구현했습니다. 이 설정에서 사전 학습된 이미지 인코더 (SigLIP, 384x384 해상도에서 14 패치) 는 이미지 임베딩을 생성하며, 이는 커스텀 훈련된 MLP 프로젝터를 통해 LLM 과 정렬됩니다.
4 개의 훈련 단계는 다음과 같습니다:
• Phase 1: Projector Pre-training – 프로젝트르만 학습하여 이미지 특징을 LLM 의 잠재 공간으로 매핑합니다.
• Phase 2: High-Quality Vision Pretraining – 개선된 데이터셋 (예: OCR 및 재 캡션링 이미지) 을 사용하여 전체 아키텍처 (인코더, 프로젝터, LLM) 를 공동 훈련합니다.
• Phase 3: Instruction Tuning – 모델은 시각적 질문 답변 (VQA), OCR, 기타 Grounded Vision(지향된 시각) 작업 등을 통해 사용자 명령을 따르도록 학습합니다.
• Phase 4: Full Multimodal Tuning – 단일/다중 이미지 및 비디오 데이터와 텍스트 만 예제를 포함하여 모델의 일반화를 실제 세계의 다중 입력 시나리오에 최적화합니다.
훈련 전반에 걸쳐 데이터 다양성이 결정적인 역할을 했습니다. 총 610 만 개의 Instruction-Tuning(명령 학습) 인스턴스가 사용되었으며, 그 중 842,000 개의 텍스트 만 샘플이 포함되었습니다. 훈련 코퍼스에는 AI2D, Cambrian, LLaVA Next 와 같은 출처의 데이터를 특징으로 하며, 이는 시각적 Grounding(지향), 문서 이해, 수학적 추론 및 OCR 을 강화하기 위해 선택되었습니다.
Figure 1. Visual Salamandra 7B 훈련 과정 중 데이터 분포
Language Technologies Lab 의 이전 모델과 마찬가지로, Visual Salamandra 는 Multilingual Inclusivity(다언어 포용성) 에 대한 약속을 계속하며, 유럽 언어에 강한 초점을 맞추고 있습니다.
이 접근법은 소외된 언어가 명령 학습 및 시각 작업과의 정렬에서 혜택을 받도록 보장하여, 다중 모달 AI 연구의 자원 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다. Visual Salamandra 는 Multimodal Instruction-Tuned Framework(다중 모달 명령 학습 프레임워크) 에 이러한 언어적 다양성을 통합하는 첫 번째 모델 중 하나입니다.
Figure 2. Text Regularization(텍스트 정규화) 로 훈련하고 원래 백본 LLM 과 병합된 모델의 다언어 생성 예제.
Visual Salamandra 는 언어와 시각의 교차점에 있는 다양한 응용 프로그램을 해제합니다:
• Visual Question Answering (VQA): 이미지 또는 비디오에 대해 질문을 하고 문맥에 민감한 정확한 응답을 받습니다.
• Optical Character Recognition (OCR): 문서, 장면 및 차트에서 텍스트를 정확하게 읽기하고 전사합니다.
• 문서 및 차트 이해: 텍스트가 내장된 복잡한 시각적 문서 또는 그래픽 콘텐츠를 분석합니다.
• 수학적 추론: 다중 모달 추론을 통해 시각적으로 기반한 수학 문제를 해결합니다.
• 지시어 기반 이미지 상호작용: 이미지 캡션링 및 로컬라이제이션 작업을 포함하여 시각적 컨텍스트에서 상세한 지시를 따릅니다.
비디오 기능의 추가는 비디오 요약, 이벤트 감지, 다중 모달 스토리텔링 등 더 발전된 개발을 위한 문호를 엽니다...
Visual Salamandra 를 통해 Language Technologies Lab 은 포용적이고 고성능의 기초 모델을 계속 만드는 데 있어 지속적인 리더십을 입증합니다. 최첨단 비전 인코더와 강력한 다국어 LLM 을 조화시킴으로써, 팀은 모달리티 및 언어를 넘어 보이는, 이해하는, 소통하는 차세대 AI 시스템의 다음 단계를 마련하고 있습니다.
Visual Salamandra 는 강력한 다중 모달 능력을 보여주지만, 그 한계점을 언급하는 것이 중요합니다:
• 시각적 입력이 모호할 때 특히 그럴듯하지만 잘못된 답변을 할루시네이션 (hallucinate) 할 수 있습니다.
• 복잡한 OCR 및 밀집 문서 레이아웃에서의 성능은 여전히 도전적입니다.
• 모델은 필터링되고 라이선스된 데이터셋으로 훈련되었으나, 민감한 애플리케이션에 배포될 때 특히 잠재적 편향이나 부정확성에 대해 사용자는 경계해야 합니다.
인간 감독이 가능한 컨텍스트에서 Visual Salamandra 를 사용하는 것을 권장하며, 적절한 평가 없이 고위험 애플리케이션을 피하는 것이 좋습니다.
Visual Salamandra 는 Apache License, Version 2.0 하에 출시되어 연구 및 비상업적 사용을 허용합니다.
Visual Salamandra 를 기반으로 한 향후 릴리스와 도구를 지켜보고, 전체 모델 세부 사항을 우리의 논문에서 확인하세요.
이 작업은 Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública 와 Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia – EU 를 통해 NextGenerationEU 를 통한 자금 지원에 의해 Modelos del Lenguaje 프로젝트의 프레임워크 내에서 지원 및 자금 조달을 받았습니다.
