GRIT: Teaching MLLMs to Think with Images

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"컴퓨터가 사람처럼 이미지를 보고 이해할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

GRIT는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 멀티모달 대형 언어 모델(MLLM)들이 대부분 텍스트 기반의 이해에 초점을 맞춘 것과는 달리, GRIT는 이미지를 통한 사고를 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "이미지 이해의 진보" 수준을 넘어서, 이미지와 텍스트의 결합 안에서 사용자의 복합적 사고 능력에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 이미지 속의 복잡한 상황을 텍스트로 설명하거나, 텍스트를 바탕으로 이미지를 해석하는 것이 가능해졌습니다. 이제 진짜로 '기계가 생각하는 시대'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – GRIT의 핵심 아이디어

 

GRIT가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "이미지 기반 추론"입니다. 이는 이미지와 텍스트를 함께 처리하여, 이미지 속의 정보를 텍스트와 결합하여 이해하는 방식입니다.

 

이러한 특징은 실제로 멀티모달 학습으로 구현되며, 이를 통해 더 깊은 이해와 추론을 가능하게 하는 게 GRIT의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 학습 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 수집 – 다양한 이미지와 텍스트 데이터를 수집하여 학습의 기초를 마련합니다.
• 모델 학습 – 수집된 데이터를 바탕으로 이미지와 텍스트의 관계를 학습합니다.
• 추론 및 평가 – 학습된 모델을 통해 이미지 기반의 추론을 수행하고, 그 결과를 평가합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

GRIT의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 이미지-텍스트 통합 학습
이는 이미지와 텍스트를 동시에 학습하는 방식입니다. 기존의 텍스트 중심 모델과 달리, 이미지 정보를 적극 활용하여 더 풍부한 이해를 제공합니다. 특히 이미지의 세부적인 요소를 텍스트와 연결하여, 더 정교한 추론이 가능합니다.

 

2. 복합적 추론 능력
복합적 추론의 핵심은 이미지와 텍스트의 상호작용을 통해 이루어집니다. 이를 위해 멀티모달 학습 방법을 도입했으며, 이는 다양한 상황에서의 추론 능력 향상으로 이어졌습니다. 실제로 복잡한 이미지 속 상황을 텍스트로 설명하는 데 탁월한 성능을 보였습니다.

 

3. 사용자 반응성
마지막으로 주목할 만한 점은 사용자 입력에 대한 반응성입니다. 사용자가 제공하는 텍스트와 이미지를 바탕으로, 실시간으로 추론 결과를 제공할 수 있습니다. 이는 특히 인터랙티브한 애플리케이션에서 큰 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

GRIT의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 이미지 이해 능력에 대한 성능
다양한 이미지 데이터셋에서 진행된 평가에서 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 텍스트 중심 모델과 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다. 특히 복잡한 이미지의 세부 사항을 이해하는 데 뛰어난 성능을 보였습니다.

 

2. 텍스트-이미지 결합 추론에서의 결과
텍스트와 이미지를 결합하여 추론하는 실험에서는 높은 수준의 정확도를 기록했습니다. 이전의 단일 모달 접근 방식과 비교하여 복합적 이해 능력이 크게 향상되었습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 사용자 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 사용 사례에서 효과적인 결과를 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 GRIT가 이미지 기반의 복합적 사고를 효과적으로 구현할 수 있음을 보여줍니다. 특히 이러한 성과는 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

GRIT는 이미지넷와 COCO라는 첨단 벤치마크에서 각각 85%, 78%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 MLLM 수준의 성능입니다.

실제로 이미지와 텍스트를 결합한 복합적 추론 시나리오에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 이미지 해석" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

GRIT는 단지 새로운 모델이 아니라, "이미지 기반 사고"라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 복합적 이해, 예를 들면 자동차 자율 주행, 의료 영상 분석까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 교육 분야: 학생들이 이미지와 텍스트를 결합하여 학습할 수 있는 도구로 활용될 수 있습니다.
• 의료 분야: 의료 영상과 환자 기록을 결합하여 더 정확한 진단을 제공할 수 있습니다.
• 엔터테인먼트 분야: 이미지와 텍스트를 결합한 새로운 형태의 인터랙티브 콘텐츠 제작에 활용될 수 있습니다.

이러한 미래가 GRIT로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

GRIT에 입문하려면, 기본적인 머신러닝과 컴퓨터 비전에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 이미지와 텍스트 데이터를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 데이터 전처리 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

GRIT는 단순한 기술적 진보를 넘어, 이미지와 텍스트의 융합을 통한 새로운 사고 방식을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 산업과 사회의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, GRIT는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

GoT-R1: Unleashing Reasoning Capability of MLLM for Visual Generation with Reinforcement Learning
- 논문 설명: 시각 생성 모델은 텍스트 프롬프트로부터 현실적인 이미지를 생성하는 데 있어 놀라운 발전을 이루었지만, 여러 객체와 정확한 공간적 관계 및 속성을 지정하는 복잡한 프롬프트에서는 여전히 어려움을 겪고 있습니다.
- 저자: Chengqi Duan, Rongyao Fang, Yuqing Wang, Kun Wang, Linjiang Huang, Xingyu Zeng, Hongsheng Li, Xihui Liu
- 발행일: 2025-05-22
- PDF: 링크

SophiaVL-R1: Reinforcing MLLMs Reasoning with Thinking Reward
- 논문 설명: 최근의 발전은 결과 보상을 통한 규칙 기반 강화 학습(RL)을 통해 다중 모달 대형 언어 모델(MLLM)에서 강력한 추론 능력을 이끌어내는 데 성공을 보여주었습니다.
- 저자: Kaixuan Fan, Kaituo Feng, Haoming Lyu, Dongzhan Zhou, Xiangyu Yue
- 발행일: 2025-05-22
- PDF: 링크

Let Androids Dream of Electric Sheep: A Human-like Image Implication Understanding and Reasoning Framework
- 논문 설명: 이미지에서의 은유적 이해는 AI 시스템에 여전히 중요한 도전 과제로 남아 있습니다. 기존 모델들은 시각적 콘텐츠에 내재된 미묘한 문화적, 감정적, 맥락적 함의를 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
- 저자: Chenhao Zhang, Yazhe Niu
- 발행일: 2025-05-22
- PDF: 링크