[논문리뷰] LEAML: Label-Efficient Adaptation to Out-of-Distribution Visual Tasks for Multimodal Large Language Models

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저자: Yu-Chiang Frank Wang, Yu-Yang Sheng, Ci-Siang Lin, cmhungsteve

핵심 연구 목표

본 논문은 제한된 레이블 데이터와 풍부한 비레이블 이미지를 활용하여 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 가 의료 영상이나 기술 콘텐츠와 같은 Out-of-Distribution (OOD) 특화 도메인 의 시각 질의응답 (VQA) 태스크에 효율적으로 적응하도록 하는 것을 목표로 합니다. 기존의 완전한 미세 조정 방식이 직면하는 과적합 문제와 레이블링 비용 문제 를 해결하고자 합니다.

핵심 방법론

제안하는 LEAML 프레임워크는 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계인 Pseudo QA Generation 에서는 소량의 레이블 데이터를 사용하여 QA Generator 를 훈련하고, Qwen2.5-VL-72B 와 같은 대규모 MLLM에서 생성된 캡션으로 Caption Distillation 을 수행합니다. 이때, 경사도 점수를 기반으로 QA 관련 뉴런 만 선택적으로 업데이트하는 Selective Neuron Distillation 을 적용하여 과적합을 방지하고 비레이블 데이터에 대한 신뢰성 있는 의사(pseudo) QA 쌍을 생성합니다. 두 번째 단계인 OOD VQA Finetuning 에서는 NVILA-Lite-2B 와 같은 타겟 MLLM을 원본 레이블 데이터와 생성된 의사 QA 쌍으로 미세 조정하여 도메인 적응을 수행합니다.

주요 결과

Kvasir-VQA 데이터셋 에서 LEAML은 1%의 레이블 데이터만으로 평균 정확도 76.7% 를 달성하여 LoRA ( 62.4% ) 및 Full-Tuning ( 63.1% ) 대비 크게 향상된 성능을 보였습니다. 특히 어려운 식도염(Esophagitis) 카테고리에서 큰 성능 개선을 이루었습니다. SPORTU 데이터셋 에서는 LEAML이 평균 정확도 63.1% 를 달성하여 모든 기준선 모델을 능가했으며, 특히 "Hard" 난이도 질문에서 22.3% 에서 46.3% 로 크게 개선되었습니다. Ablation 연구를 통해 Selective Neuron Distillation 이 QA Generator의 성능 향상에 결정적인 역할을 함이 확인되었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

LEAML 은 의료 영상과 같이 레이블 데이터가 부족하고 비용이 많이 드는 특수 도메인 에서 MLLM을 효율적으로 적용 할 수 있는 실용적인 방법론을 제공합니다. 특히, 의사 레이블링 과 선택적 뉴런 증류 를 결합하여 비레이블 데이터의 가치를 극대화하고, 대규모 MLLM의 지식 을 효과적으로 활용하는 방법을 제시합니다. 이는 AI 엔지니어들이 새로운 도메인에 MLLM을 배포할 때 데이터 효율성 과 모델 성능 을 동시에 확보하는 데 중요한 통찰력을 제공합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.