AI 기반 광고 콘텐츠 모니터링 기술 개발기 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
하루 수만~수십만 건의 광고 소재를 사람이 모두 검수하기 어렵고, 부적절한 사례는 적으며 라벨링에도 비용이 드는 문제를 해결하기 위해 이미지-텍스트 관계를 학습하는 멀티모달 모델을 적용했다. 사전 학습된 오픈소스 모델을 검수 데이터로 파인튜닝하고, 기간을 지정하면 데이터 수집·정제·학습·모델 변환까지 이어지는 자동화 파이프라인을 구성했다. TensorRT와 Triton Inference Server로 추론을 최적화했으며, 발표에서 모델 2는 실제 데이터 분포를 반영한 평가에서 99% 이상의 정확도를 보였고 추가 데이터 학습으로 이전 모델보다 성능이 향상됐다고 설명했다. 테스트 데이터의 라벨 일관성과 분포를 보강하고, 필터링 라벨과 처리 규모를 확대하는 것이 향후 과제로 제시됐다.
- 이미지와 텍스트를 각각 임베딩한 뒤 대조 학습으로 짝이 맞는 쌍은 가깝게, 맞지 않는 쌍은 멀게 학습하는 멀티모달 모델을 활용했다.
- 라벨별 데이터가 적고 승인·보류 비율이 크게 다른 문제에서는 사전 학습 모델을 파인튜닝해 적은 데이터로도 성능을 개선할 수 있다.
- 위험도가 높은 사례를 중심으로 평가하면 실제 데이터 분포와 다른 성능 수치가 나올 수 있으므로, 테스트셋 구성과 검수자 간 라벨 기준을 함께 점검해야 한다.
- TensorRT와 Triton Inference Server를 적용해 추론 속도와 처리 효율을 높이고, 모델 학습·변환·배포 과정을 자동화하는 파이프라인을 구축했다.
소개
부적절한 광고소재 콘텐츠의 모니터링을 위해 사용한 이미지-텍스트 유사도 도출 모델의 소개와 학습 과정, 이를 고도화하기 위한 기술 개발 과정과, 기반 기술을 활용한 응용 사례를 소개합니다. #AI #광고소재필터링 #MultiModal Adaptive AI에서 다양한 인공지능 모델들을 학습하고 개발하는 Queue입니다! 최근에는 다양한 멀티모달 모델들에 대한 학습을 진행하고 있습니다! 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-33 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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