인공지능(AI)은 우리의 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있습니다. 인공지능은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 학습하고, 창조하고, 의사소통하고, 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖춘 시스템이나 모델을 말합니다. 인공지능의 발전과 함께, 데이터의 형태나 방식을 나타내는 ‘모달(modal)’이라는 개념도 중요해지고 있습니다. 이 글에서는 모달, 멀티모달, AI, LLM이라는 용어의 의미와 특징, 그리고 최신 연구 동향에 대해 알아보겠습니다.
모달이란 무엇일까?
모달(modal)이란 ‘양식’, ‘양상’, ‘법성’이라는 뜻을 가진 단어로, 보통 어떤 형태로 나타나는 현상이나 그것을 받아들이는 방식을 말합니다. 예를 들어, 우리가 인식하고 표현할 수 있는 정보의 형태는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 가지가 있습니다. 이러한 정보의 형태를 각각 ‘모달’이라고 부릅니다. 또한, 우리가 정보를 입력하고 출력하는 방식도 ‘모달’이라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 키보드와 마우스, 터치스크린, 마이크와 스피커, 카메라와 모니터 등이 ‘모달’입니다.
모달은 인공지능의 핵심 요소 중 하나입니다. 인공지능은 다양한 모달의 데이터를 처리하고, 이를 바탕으로 학습하고, 새로운 데이터를 생성하거나 변환하고, 다른 모달의 데이터와 연관시키고, 의미를 추론하고, 의사소통하고, 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능은 텍스트를 음성으로 변환하거나, 음성을 텍스트로 변환하거나, 텍스트를 이미지로 생성하거나, 이미지를 텍스트로 설명하거나, 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 관련된 질문에 답하거나, 텍스트와 이미지를 동시에 생성하거나, 텍스트와 이미지를 통해 감정을 분석하거나, 텍스트와 이미지를 통해 상호작용하거나, 텍스트와 이미지를 통해 학습하거나, 텍스트와 이미지를 통해 창조하거나, 텍스트와 이미지를 통해 문제를 해결할 수 있습니다.
멀티모달이란 무엇일까?
멀티모달(multimodal)이란 여러 가지 모달을 동시에 처리하는 시스템이나 모델을 의미합니다. 쉽게 말해, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 다루는 인공지능 기술이 바로 ‘멀티모달’입니다. 멀티모달은 더 풍부하고 다양한 정보를 얻는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 텍스트만으로는 부족한 정보를 이미지로 보완하거나, 이미지만으로는 전달되지 않는 정보를 텍스트로 추가하거나, 텍스트와 이미지를 결합하여 더 정확하고 자연스러운 의미를 전달하거나, 텍스트와 이미지를 통합하여 더 복잡하고 창의적인 결과물을 생성할 수 있습니다.
멀티모달은 인공지능의 최신 연구 동향 중 하나입니다. 최근에는 단순한 텍스트 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 넘어서 이미지와 음성, 영상 데이터를 포함한 대규모 멀티모달 모델(LMM)로 진화하고 있습니다. 대규모 멀티모달 모델은 기존의 텍스트 기반에 이미지와 음성, 영상 데이터 훈련을 더한 버전으로 더욱 복잡하고 정교한 결과물을 생성할 것으로 전망됩니다. 대표적인 사례로는 OpenAI의 LMM ‘GPT-4V’가 있습니다. 이 모델은 멀티모달 모델 분야에서 선두주자로 평가받고 있는데요. 이어서 출시될 구글의 차세대 모델인 ‘제미니’와 오픈소스 ‘LMM 라바 1.5’ 등도 모두 같은 모델을 기반으로 하고 있습니다.
AI란 무엇일까?
AI란 인공지능(Artificial Intelligence)의 줄임말로, 인간의 지능을 모방하거나 넘어서는 기계나 시스템을 말합니다. 인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 딥러닝(Deep Learning)이라는 기술을 통해 놀라운 발전을 이루고 있습니다. 딥러닝은 인간의 뇌를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 대량의 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 판단하고, 예측하고, 생성하고, 최적화하는 기술입니다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 강화 학습, 생성 모델 등 다양한 분야에서 적용되고 있으며, 인공지능의 핵심 기술로 간주됩니다.
LLM이란 무엇일까?
LLM이란 대규모 언어 모델(Large Language Model)의 줄임말로, 텍스트 데이터를 처리하는 인공지능 모델을 말합니다. LLM은 인터넷에서 수집한 방대한 양의 텍스트 데이터를 트랜스포머(Transformer)라는 인공신경망 구조를 통해 학습하고, 이를 바탕으로 텍스트를 이해하고, 생성하고, 변환하고, 요약하고, 번역하고, 질의응답하고, 추론하고, 대화하고, 작문하고, 코딩하고, 창작하고, 문제를 해결하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. LLM은 인공지능의 혁신적인 발전을 이끌고 있는 모델로, 대표적인 사례로는 구글의 ‘BERT’, 오픈AI의 ‘GPT-3’, 페이스북의 ‘BART’, 마이크로소프트의 ‘T-NLG’ 등이 있습니다. 이러한 모델들은 텍스트 데이터를 통해 인간의 언어를 이해하고, 표현하고, 활용하는 능력을 보여주고 있습니다.
LLM은 텍스트 데이터만을 다루는 모델이기 때문에, 이미지나 음성, 영상과 같은 다른 모달의 데이터를 처리할 수 없습니다. 그러나, 최근에는 LLM을 기반으로 하여 이미지나 음성, 영상 데이터를 추가하여 학습한 멀티모달 모델(LMM)이 등장하고 있습니다. LMM은 텍스트 데이터뿐만 아니라 이미지나 음성, 영상 데이터를 이해하고, 생성하고, 변환하고, 연관시키고, 의미를 추론하고, 의사소통하고, 문제를 해결하는 등 더욱 다양하고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. LMM은 인공지능의 미래를 열어갈 모델로, 대표적인 사례로는 OpenAI의 ‘GPT-4V’, 구글의 ‘제미니’, 오픈소스 ‘LMM 라바 1.5’ 등이 있습니다. 이러한 모델들은 멀티모달 데이터를 통해 인간의 지능을 넘어서는 능력을 보여주고 있습니다.
FAQ
Q: 모달이란 무엇인가요?
A: 모달은 데이터의 형태나 방식을 나타내는 개념으로, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등이 있습니다.
Q: 멀티모달이란 무엇인가요?
A: 멀티모달은 여러 가지 모달을 동시에 처리하는 시스템이나 모델을 의미합니다.
Q: LMM이란 무엇인가요?
A: LMM은 LLM을 기반으로 하여 이미지나 음성, 영상 데이터를 추가하여 학습한 멀티모달 모델입니다.
Q: 멀티모달 모델의 장점은 무엇인가요?
A: 멀티모달 모델은 단일 모달 모델보다 더 풍부하고 다양한 정보를 처리할 수 있습니다.
Q: 멀티모달 모델은 어떤 분야에서 활용될 수 있나요?
A: 멀티모달 모델은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식, 강화 학습, 생성 모델 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.