기존 비디오-언어 모델은 단어 중심의 자기 회귀 방식으로 불필요한 연산 낭비를 초래하는 한계점입니다. VL-JEPA(Vision-Language Joint Embedding Predictive Architecture)는 이러한 비효율성을 극복한 혁신적인 패러다임입니다. 이 모델은 비디오와 언어의 잠재 공간에서 핵심 의미 임베딩을 직접 예측하는 방식입니다. 그 결과, 50% 적은 파라미터로도 기존 방식보다 강력한 성능을 보이는 비결입니다. 사소한 단어의 철자보다는 비디오 상황의 본질적 가치에 집중하여 추상적 의미를 학습하는 모델입니다. VL-JEPA 원문 보기
VL-JEPA는 비디오와 텍스트를 하나의 공통된 의미 지도 위에 정렬하는 핵심 메커니즘을 가집니다. X-인코더는 고용량의 비디오 입력을 압축하여 핵심 시각 토큰을 추출하는 비디오 요약가입니다. 프리딕터는 Llama-3 트랜스포머 레이어를 기반으로 시각 정보와 질문을 결합해 정답의 의미를 예측하는 네비게이터입니다. Llama-3에 대한 정보는 Arxiv 논문에서 확인 가능합니다. Y-인코더는 텍스트 정답을 추상적 임베딩 공간으로 변환하는 언어의 정수 추출기입니다. Y-디코더는 예측된 임베딩을 사람이 읽을 수 있는 텍스트로 번역하는 경량 번역가입니다. 이 모델은 "전등 스위치를 내린다"와 "램프가 꺼진다" 같은 다른 표현이 같은 의미임을 인지하는 내부 세계 모델입니다. 이러한 '다양한 정답 수용' 능력은 AI가 복잡한 세계의 인과관계를 효율적으로 이해하는 구조적 토대입니다. 이 토대 위에서 VL-JEPA는 비디오 스트리밍 데이터 낭비를 획기적으로 줄이는 선택적 디코딩 기술을 구현합니다.
선택적 디코딩: 효율성의 미학
VL-JEPA의 선택적 디코딩은 중요한 순간에만 응답하는 효율성의 미학입니다. 스마트 글래스나 로봇 등 실시간 비디오 처리 장치에서 모든 프레임을 텍스트로 변환하는 것은 배터리와 연산 능력의 낭비입니다. VL-JEPA는 임베딩 스트림을 모니터링하여 의미적 변화나 로컬 윈도우 분산이 감지될 때만 디코딩을 수행하는 기술입니다. 이를 통해 성능 유지와 동시에 디코딩 연산량을 약 2.85배 감소시켰으며, 비디오 캡셔닝 성능 지표인 CIDEr 점수를 안정적으로 유지하는 데 성공한 모델입니다. 웨어러블 장치에서는 배터리 수명을 극대화하며, 로봇 공학에서는 주변 환경 변화에 즉각 반응하는 강점입니다.
VL-JEPABASE
20억 개의 샘플을 활용한 대규모 사전 학습으로 시각-언어의 기본 정렬을 확립합니다.
VL-JEPASFT
2,500만 개의 VQA 샘플을 통해 Llama-3의 강력한 추론 능력을 결합하여 논리적 답변 능력을 강화합니다.
VL-JEPA는 단 1.6B 파라미터만으로도 기존 거대 모델들을 압도하는 효율적 천재입니다. WorldPrediction-WM 벤치마크에서 65.7%의 정확도로 GPT-4o 및 Gemini-2.0을 제치고 새로운 SoTA(State-of-the-Art)에 등극한 모델입니다. SSv2, EK-100 등 움직임 중심 벤치마크에서 특히 강력한 성능을 보여 비디오의 시간적 흐름을 정확히 꿰뚫는 강자입니다. GQA, TallyQA, POPE 벤치마크에서도 InstructBLIP이나 Qwen-VL 같은 거대 VLM들과 대등한 성능을 보입니다.
VL-JEPA는 시각적 인식과 언어적 이해를 가장 효율적인 의미 단위로 결합한 차세대 표준입니다. 1.6B라는 가벼운 체급으로 2.85배 더 적은 연산으로 세계 최고 성능을 달성하여 미래 AI가 클라우드를 넘어 우리 곁의 웨어러블 장치에서 '항상 깨어 있는 지능'으로 자리 잡을 것임을 예고하는 기술입니다.