최신 VLM 흐름을 이해하려면 모델만이 아니라 open-source 생태계와 실험 설계를 함께 읽어야 합니다. 이 강의는 공개 모델 비교와 실험 설계 기준을 정리합니다.
- ecosystem: 모델, 데이터, 코드, 평가 도구를 포함한 생태계입니다.
- reproducibility: 다른 사람이 같은 결과를 재현할 수 있는 성질입니다.
- ablation: 요소를 하나씩 빼며 기여를 확인하는 실험입니다.
- baseline: 비교 기준이 되는 기존 방법입니다.
- open-source VLM을 비교할 때 무엇을 먼저 봐야 하는가
- 실험 설계가 허술하면 어떤 오해가 생기는가
- ablation과 baseline은 왜 논문 독해의 핵심인가
- 같은 모델 크기라도 데이터와 evaluation 조건이 다르면 비교가 무의미해질 수 있습니다.
- open-source 생태계는 실제 재현성과 실험 속도에 큰 영향을 줍니다.
- model card와 training recipe 읽기
- baseline fairness
- ablation interpretation
- reproducibility gap
- open-source VLM을 비교할 때 봐야 할 기준을 설명하라.
- ablation이 중요한 이유를 말하라.
- reproducibility가 왜 연구와 실무 모두에서 중요한지 설명하라.