[논문리뷰] Rethinking Visual Intelligence: Insights from Video Pretraining

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저자: Pablo Acuaviva, Aram Davtyan, Sebastian Stapf, Mariam Hassan, Ahmad Rahimi, Alexandre Alahi, Paolo Favaro

핵심 연구 목표

Large Language Models (LLMs)의 성공에도 불구하고 시각 도메인에서 구성적 이해, 샘플 효율성, 범용 문제 해결의 한계가 지속되고 있습니다. 본 연구는 **Video Diffusion Models (VDMs)**이 이러한 간극을 메우는 유망한 방향임을 가정하고, 비디오 사전 학습이 다양한 시각 태스크에 대한 적응성을 지원하는 강력한 **귀납적 편향(inductive biases)**을 제공하는지 평가하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 사전 학습된 VDM과 사전 학습된 LLM을 LoRA 기반 어댑터로 경량화하여 동등한 조건에서 비교하는 통제된 평가 프레임워크를 제안합니다. VDM의 경우, 이미지-이미지 예측 태스크를 입력과 출력 이미지를 잇는 짧은 **전이 비디오(temporal sequence)**로 재구성하여 학습하며, LLM은 입력과 출력을 JSON-to-JSON 변환 문제로 프레이밍하여 학습합니다. ARC-AGI, ConceptARC, 시각 게임, 경로 계획, 셀룰러 오토마타 등 다양한 시각 기반 벤치마크를 활용하여 모델의 데이터 효율성과 일반화 능력을 평가했습니다.

주요 결과

실험 결과, **Video Diffusion Models (VDMs)**은 비교 대상인 LLM 대비 더 적은 훈련 예제로 구조화된 시각 태스크에 효과적으로 적응하는 능력을 보였습니다. 특히 ConceptARC 벤치마크에서 CogVideoX1.5-5B VDM은 여러 개념 카테고리에서 LLM을 능가하며, Count에서 VDM이 0.57 정확도를, LLM이 0.13 정확도를 기록했습니다. 또한, 경로 계획 태스크에서 VDM은 LLM 대비 최대 10배 높은 데이터 효율성을 보였으며, VLM (Gemma-4B)은 Sudoku 태스크에서 **0.00%**의 정확도를 기록하며 이미지 입력의 추가적인 이점이 없음을 보여주었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 **모달리티 정렬 사전 학습(modality-aligned pretraining)**이 시각 지능 발전에 중요한 역할을 한다는 강력한 증거를 제시합니다. VDM은 공간 구조 및 시간적 변환이 중요한 태스크에서 LLM보다 훨씬 높은 데이터 효율성을 보여, 시각 파운데이션 모델 개발의 새로운 길을 열었습니다. 이는 경로 계획, 시뮬레이션, 로봇 공학과 같은 실제 응용 분야에서 사전 학습된 VDM의 잠재력을 시사하며, 더 적은 데이터로 복잡한 시각 문제를 해결해야 하는 AI 엔지니어들에게 데이터 효율적인 모델 선택의 중요성을 강조합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.