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기술

SALMONN-2

SALMONN-2기술
음향 기반
통합 자기 지도 인코더
연결 모듈
다층 특징 융합 어댑터
추가 연구
멀티모달 문맥 내 학습
학습 방식
문맥 편향 학습
SALMONN-2는 자기 지도 오디오 인코더의 여러 층에서 얻은 표현을 언어 모델에 연결하는 오디오 대형 언어 모델이다. 층별 특징 융합과 문맥 예시를 활용하는 학습을 연구한다.

자기 지도 표현의 활용

풍부한 지도 레이블로 학습한 전용 인코더 대신 범용 자기 지도 인코더의 표현을 기반으로 삼는다. 발화와 환경음, 음악, 준언어적 과제에서 여러 능력을 균형 있게 다룰 수 있는지 탐구한다.

여러 층의 특징 융합

MLF 어댑터는 인코더의 모든 층에서 정보를 모은 뒤 언어 모델의 입력 공간으로 투영한다. 마지막 층 하나만 선택하는 접근과 달리 계층별 표현을 함께 이용하려는 설계다.

문맥을 활용하는 능력

문맥 예시를 바탕으로 판단을 조정하는 멀티모달 문맥 내 학습도 살핀다. 연구에서는 이 능력이 자연스럽게 나타난다고 가정하지 않고 목표를 둔 문맥 편향 학습을 통해 획득할 수 있음을 실험했다.

훈련과 사용 시점의 구분

새 소리에 이름을 붙인 예시를 먼저 주고 비슷한 소리를 물으면 문맥 활용 여부를 생각해 볼 수 있다. 사용 중 예시를 읽는 과정과 그 능력을 갖추도록 모델을 훈련하는 과정은 구분해야 한다.

관련 문서

SALMONN / MMSU / MMAR / MMAU / MERT / 자기 지도 학습