GPT-4를 사용한 350개의 매우 유사한 이미지 분류 문제 해결

소규모 AI 기업이 매우 어려운 이미지 인식 문제에 직면했습니다. 바로 350개의 매우 유사한 자동차 일러스트를 식별하는 것이었습니다. 기존의 컴퓨터 비전 및 증강 현실 기술은 실패했습니다. 팀은 MobileNet 전이 학습과 데이터 증강을 시도했지만 결과는 좋지 않았습니다. 최종적으로 KNN 기반 이미지 임베딩 검색과 GPT-4를 영리하게 결합하여 후보 이미지를 GPT-4에 제출하여 최종 매칭을 수행했습니다. 완벽하지는 않지만 이 솔루션은 정확도를 크게 향상시켰으며 박물관 앱에 성공적으로 적용되어 기업의 주력 제품 라인 개선에도 기여했습니다. 이는 대규모 언어 모델이 제품 개발에서 점점 더 다용도의 도구가 되어 AI 적용 프로세스를 간소화하고 있음을 보여줍니다.