대규모언어모델은 언어를 사용할 수 있고, 학습에 따라 프로그래밍 언어를 구사할 수 있다. 30일 온라인 매체 기가진에 따르면 연구진은 이를 활용해 대규모언어모델이 3D 객체의 구성요소인 메시를 생성할 수 있도록 학습시켰다.
구체적인 학습 방법은 다음과 같다. 우선 다양한 3D 객체 데이터를 바탕으로 메시 어휘를 학습시킨 다음 학습한 어휘를 기반으로 트랜스포머를 학습시킨다.
어휘 학습 후 대규모 언어 모델이 단어와 단어 간 연결을 기억하는 것처럼 메시GPT의 트랜스포머는 메시와 메시 간 연결을 기억할 수 있게 된다. 또 대규모 언어 모델이 문장을 연속해 쓸 수 있는 것처럼 메시GPT도 메시의 나머지 부분을 완성시킬 수 있다는 설명이다.
이를 통해 메시GPT는 과도하거나 부족하지 않고 적절한 수준의 디테일을 갖춘 모델을 생성할 수 있다. 테스트 결과, 메시GPT는 제품의 품질을 나타내는 FID 점수가 30포인트 향상되거나 형상 커버리지가 9% 증가하는 등 메시 생성을 크게 개선할 수 있었다고 한다.
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