AI foundation 모델의 근간이 되었던 대조학습을 알아보자

이 글은 AI foundation 모델의 핵심 기반 기술 중 하나인 대조학습(Contrastive Learning)에 대해 다룹니다. 대조학습은 레이블이 없는 대규모 데이터를 활용하여 모델이 데이터의 유사성과 차이점을 학습하도록 하는 자기지도학습(Self-Supervised Learning)의 한 방법입니다.

긍정적 쌍(positive pair)과 부정적 쌍(negative pair)을 통해 데이터의 표현(representation)을 학습하며, 이는 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 AI 분야에서 foundation 모델의 성능 향상에 크게 기여했습니다. 글에서는 대조학습의 기본 원리와 중요성을 설명하며, AI 기술 발전에 있어 이 방법론이 갖는 의미를 조명합니다.