💡 BLIP-21. 연구 주제와 주요 기여 BLIP-2 논문은 Multi-modal Vision Language Pre-training(VLP)에 대한 비용 효율적인 새로운 접근법을 제안했어요. 기존의 큰 모델을 end-to-end 로 학습시키는 방식의 높은 계산 비용을 해결하기 위해, 이미 학습된 이미지 인코더와 대형 언어 모델(LLM)을 고정(frozen)한 채로 사용하는 방법을 고안했어요. Querying Transformer(Q-Former): Modality Gap(이미지와 텍스트 간의 차이)를 효과적으로 줄이기 위한 경량 모듈을 제안했어요.Two-stage Pre-training: 기존 모델의 강점을 결합한 Representation Learning과 Generative Learning 전략..