천문·천체물리
AstroBridge: 천문 관측 데이터를 언어모델과 연결하는 프레임워크 공개
연구진이 이미지·스펙트럼·광도곡선 같은 다양한 천문 관측 데이터를 대규모언어모델(LLM)과 연결하는 프레임워크 'AstroBridge'를 공개했다. 카탈로그 메타데이터로 관측 자료와 같은 천체를 다룬 논문 문장을 짝지은 뒤, 비전-언어모델이 설명 캡션을 생성해 수작업 없이 관측-캡션 쌍을 만들고, 모달리티별 고정 인코더의 표현을 학습 가능한 융합 신경망이 LLM의 임베딩 공간에 정렬하는 구조다. 스펙트럼 기반 평가에서 퀘이사와 은하를 구분하는 정확도는 미세조정 전 기본 모델의 69.0%에서 91.5%로 향상됐다. 다만 은하 형태 분류, 소수 초신성 유형 분류, 생성된 캡션의 사실성 측면에서는 한계가 남아 있다고 연구진은 밝혔다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)