5.3.3 SAM

자연어 처리 분야에서는 자연어 생성 분야의 거대한 모델들이 많은 부분에 있어서 큰 활약을 보이고 있습니다. SAM 모델의 핵심은 기존의 자연어 처리(NLP)에서 볼 수 있는 대규모 언어 모델의 개념을 이미지 분할 영역에 적용하는 것입니다. 이러한 대규모 언어 모델들은 풍부한 텍스트 코퍼스에 대한 학습을 통해 제로샷(zero-shot) 및 퓨샷(few-shot)의 일반화 능력을 보여주며, 이는 종종 정교하게 조정된 모델들과 비슷하거나 때로는 더 우수한 성능을 나타냅니다.

기초 모델과 데이터 세트 구축

최근까지 이 분야의 진보는 주로 정교한 알고리즘과 방대한 양의 수동으로 레이블링된 데이터에 의존했습니다. 그러나 이러한 접근법은 시간과 비용이 많이 들며, 데이터의 다양성에도 제한이 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 메타에서는 SAM이라는 프로젝트를 진행했습니다. 이 프로젝트는 대규모 데이터 세트와 효율적인 모델을 활용하여 이미지 분할을 위한 새로운 방법론을 제시합니다.