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[논문 리뷰] Critic-V: VLM 비평가는 어떻게 멀티모달 추론 오류를 잡아내는가? 최근 시각-언어 모델(VLM)은 눈부신 발전을 이루었지만, 여전히 복잡한 추론 과정에서 시각적 환각(Hallucination)이나 논리적 오류를 범하곤 합니다. 오늘 소개할 Critic-V는 이러한 문제를 해결하기 위해 '추론자'와 '비평가'를 분리한 혁신적인 프레임워크입니다.📚 이 글의 목차 (클릭하세요)1. 배경: 기존 VLM 방식의 한계2. 핵심 아이디어: Reasoner-Critic의 분리3. 상세 프로세스: 어떻게 동작하는가?4. 비평가 모델 학습: VEST, RBR, DPO5. 실험 결과 및 결론1. 배경: 기존 VLM 방식의 한계VLM은 이미지 인식 능력은 뛰어나지만, 논리적 추론 단계에서 다음과 같은..

기존의 LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 미세 조정하는 표준으로 자리 잡았습니다. 하지만 텍스트와 이미지가 혼합된 시각-언어 모델(VLM) 환경에서는 모든 토큰과 어텐션 헤드를 일률적으로 학습시키는 방식이 연산 효율성과 성능 보존 측면에서 한계를 보입니다. 본 논문은 VLM의 구조적 특성을 활용하여 최소한의 파라미터 업데이트만으로 표준 LoRA에 근접한 성능을 내는 Image-LoRA 방법론을 제안합니다.목차1. 배경: VLM 미세 조정의 한계와 연구 동기2. 핵심 방법론: 세 가지 차원의 '선택성(Selectivity)'3. 헤드 선택 알고리즘: 영향력과 다양성4. 실험 결과 및 성과5. 결론 및 시사점1. 배경: VLM 미세 조정의 한계와 연구 동..