CLIP 학습 방식과 특징 분석 (콘트라스티브, 쌍대 학습, 구조)

그래프를 이용한 분석 사진


이미지와 텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 모델의 성능을 비교하던 중, CLIP 모델의 유연성과 높은 성능이 인상 깊었습니다. 사전 학습된 CLIP 모델 하나만으로도 이미지 분류, 검색, 캡셔닝, 제로샷 분류 등 다양한 태스크를 수행할 수 있었으며, 사전 정의된 클래스가 없어도 텍스트 프롬프트만으로 분류를 수행하는 방식은 실제 응용 시스템에서도 큰 장점을 보였습니다. 이러한 경험을 바탕으로 CLIP의 학습 방식과 구조, 그리고 어떤 점에서 다른 멀티모달 모델과 차별화되는지를 체계적으로 정리해 보는 것이 필요하다고 판단하였습니다. 본 글에서는 CLIP의 쌍대 학습 구조, 콘트라스티브 러닝 방식, 멀티모달 임베딩 특징 등을 중심으로 CLIP의 핵심 원리를 분석합니다.

CLIP 모델 구조와 입력 방식의 이해

CLIP은 Contrastive Language-Image Pretraining의 약자로, OpenAI에서 2021년에 발표한 멀티모달 사전학습 모델입니다. 이 모델의 핵심 아이디어는 대규모의 이미지–문장 쌍을 활용하여, 이미지와 텍스트가 서로 의미적으로 일치하는 경우 높은 유사도를 갖도록 학습하는 것입니다. 기존의 이미지 분류 모델과 달리, CLIP은 이미지와 텍스트를 각각 독립된 인코더에서 처리한 후, 이들의 임베딩을 동일한 의미 공간에서 정렬(alignment)합니다.

CLIP의 구조는 두 개의 주요 컴포넌트로 나뉘어 있습니다. 하나는 이미지 인코더로, ResNet 또는 Vision Transformer 구조가 사용됩니다. 다른 하나는 텍스트 인코더로, Transformer 기반의 텍스트 모델이 사용되며, BERT와 유사한 구조를 갖습니다. 이 두 인코더는 각각 이미지와 텍스트를 벡터로 임베딩한 후, cosine similarity를 통해 두 벡터 간 유사도를 계산하게 됩니다.

입력은 대규모의 이미지와 이에 대응하는 설명 문장(text caption) 쌍으로 구성되며, CLIP은 이 쌍을 수백만 개 단위로 학습합니다. 데이터셋은 인터넷에서 수집된 공개 이미지와 문장들로 이루어진 LAION 데이터셋과 같은 비정형 데이터가 사용됩니다. 이러한 방식을 통해 CLIP은 이미지와 텍스트 간 의미 정렬을 지도 학습 없이 비지도에 가까운 형태로 달성합니다.

쌍대 학습(dual encoder)과 콘트라스티브 학습의 원리

CLIP의 학습 방식은 쌍대 인코더 구조에 기반한 콘트라스티브 학습(contrastive learning)입니다. 콘트라스티브 학습은 서로 연관된 쌍은 가까이, 연관 없는 쌍은 멀리 떨어지도록 학습하는 방식으로, CLIP에서는 이미지–문장 쌍을 positive pair로 설정하고, 같은 배치 내의 다른 조합을 negative pair로 간주하여 학습을 진행합니다.

학습 과정에서는 이미지와 텍스트 각각을 인코딩한 후, 임베딩 벡터 간의 cosine similarity를 계산하고, 이를 기반으로 다중 분류 형태의 loss를 계산합니다. 이를 통해 모델은 주어진 이미지에 가장 적합한 설명 문장을 찾도록 학습되며, 반대로 주어진 문장에 가장 잘 맞는 이미지를 찾는 역방향 학습도 동시에 수행됩니다. 이러한 양방향 학습은 이미지와 텍스트의 의미 공간을 더욱 정밀하게 정렬할 수 있도록 돕습니다.

CLIP에서 사용된 loss 함수는 cross entropy 기반의 대칭적 대조 손실(symmetric contrastive loss)입니다. 이 손실 함수는 이미지 임베딩을 anchor로 사용하고, 텍스트 임베딩을 후보로 두는 방향과 그 반대 방향의 두 가지 경로 모두에 대해 loss를 계산합니다. 이를 통해 이미지–텍스트 관계를 이중 방향에서 정렬하게 됩니다. 이 같은 학습 방식은 이후 등장한 다양한 멀티모달 모델에서도 차용될 만큼 매우 강력한 일반화 능력을 보였습니다.

CLIP의 특징, 강점 및 실무 적용 사례

CLIP의 가장 큰 특징은 제로샷(Zero-shot) 인퍼런스 능력입니다. 기존의 이미지 분류 모델은 클래스별로 학습이 되어 있어 새로운 카테고리를 처리하기 위해서는 다시 학습이 필요했습니다. 그러나 CLIP은 클래스 이름을 문장 형태의 프롬프트로 입력하면, 이에 해당하는 임베딩을 생성하여 비교하는 방식으로 분류를 수행합니다. 예를 들어 “고양이”, “강아지”, “자동차”라는 프롬프트를 제공하면, 주어진 이미지가 이 중 어떤 것과 가장 유사한지를 판단하여 분류 결과를 도출합니다.

이러한 방식은 매우 유연하며, 새로운 클래스에 대해 추가 학습 없이도 대응할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 이미지 검색(image retrieval), 텍스트 기반 이미지 탐색, 자동 태깅, 콘텐츠 필터링, 설명 생성 기반 분류 등 다양한 응용 분야에 활용 가능합니다. 특히 콘텐츠 모더레이션, 접근성 기술, 이미지–텍스트 정렬이 필요한 검색 엔진 등에서 CLIP의 제로샷 능력은 매우 유용하게 쓰이고 있습니다.

단점으로는 이미지와 텍스트를 독립된 인코더로 처리하기 때문에, 두 정보 사이의 깊은 상호작용이 어려울 수 있다는 점이 있습니다. BLIP나 Flamingo와 같은 모델은 통합 인코더 구조를 사용하여 더 복잡한 상호작용을 가능하게 하지만, CLIP은 효율성과 속도를 우선시하는 구조로 설계되었습니다. 또한 CLIP이 사용하는 프롬프트에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문에, 실제 응용 시 프롬프트 엔지니어링이 매우 중요해집니다.

결론 – CLIP이 가져온 멀티모달 학습 방식의 전환

CLIP은 이미지와 텍스트를 쌍으로 학습하고, 이를 통해 통합된 의미 공간에서 자유롭게 태스크를 수행할 수 있도록 설계된 혁신적인 멀티모달 모델입니다. 콘트라스티브 학습 기반의 쌍대 인코더 구조는 높은 유연성과 범용성을 제공하며, 제로샷 인퍼런스, 검색, 분류, 설명 등 다양한 분야에서 실무적으로도 큰 영향을 끼쳤습니다. 특히 대규모 데이터셋과 단일 모델 구조만으로도 다양한 태스크를 처리할 수 있다는 점은 기존의 딥러닝 모델과는 차별화되는 CLIP의 강점입니다.

향후 멀티모달 AI 분야에서는 CLIP의 구조와 학습 방식이 하나의 표준처럼 받아들여질 가능성이 높으며, 다른 구조들과의 융합 또는 강화 방식에 대한 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 본 글이 CLIP 모델의 핵심 원리를 이해하고, 실제 응용 또는 연구 개발에 적용하고자 하는 분들께 유용한 출발점이 되기를 바랍니다.

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