다중 모달 대규모 언어 모델 MLLM
인공지능이라는 역동적인 분야에서 다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM)의 등장은 사람들이 기술과 상호작용하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 최첨단 모델은 기존의 텍스트 기반 인터페이스를 넘어 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 콘텐츠를 이해하고 생성하는 AI의 새로운 시대를 예고합니다.
다중 모드 대규모 언어 모델은 텍스트, 이미지, 때로는 오디오와 비디오를 포함한 여러 모드를 처리하고 생성하도록 설계되었습니다.이러한 모델은 텍스트와 이미지 데이터가 모두 포함된 대용량 데이터 세트로 훈련을 받았으며, 이를 통해 다양한 모달리티 간의 관계를 학습할 수 있습니다. 대규모 멀티모달 모델은 이미지 캡션, 시각적 질의응답, 텍스트와 이미지 데이터를 사용하여 개인화된 추천을 제공하는 콘텐츠 추천 시스템 등 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.
다중 모드 대규모 언어 모델은 자연어 처리(NLP)의 힘과 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다른 모달리티를 결합합니다. 다중 모드 LLM은 구조와 기능이 다를 수 있지만 일반적으로 유사한 패턴을 따릅니다. 대규모 언어 모델은 텍스트만 입력으로 받고 텍스트를 출력으로 생성합니다. 그들은 다른 형태의 미디어(예: 이미지나 비디오)를 직접 처리하거나 생성하지 않습니다.
다중 모드 대규모 언어 모델에는 다음 방법 중 하나 이상이 포함됩니다.
- 입력 및 출력에는 서로 다른 모드가 있습니다(예: 텍스트-이미지, 이미지-텍스트)
- 입력은 다중 모드입니다(예: 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있는 시스템)
- 출력은 다중 모드입니다(예: 텍스트와 이미지를 모두 생성할 수 있는 시스템)
다중 모드 대규모 언어 모델이 작동하는 방식에 대한 개략적인 개요:
- 각 데이터 모달리티의 인코더는 해당 모달리티의 데이터에 대한 임베딩을 생성합니다.
- 다양한 모달리티의 임베딩을 동일한 멀티모달 임베딩 공간에 정렬하는 방법입니다.
- (생성 모델에만 해당) 텍스트 응답을 생성하는 데 사용되는 언어 모델입니다. 입력에는 텍스트와 시각적 정보가 모두 포함될 수 있으므로, 언어 모델이 텍스트뿐만 아니라 시각적 정보에 기초하여 응답을 조건지을 수 있도록 하는 새로운 기술을 개발해야 합니다.
다중 모달 대규모 언어 모델의 중요성
다중 모달 언어 모델은 텍스트와 이미지, 그리고 경우에 따라서는 오디오와 비디오와 같은 여러 유형의 미디어를 처리하고 생성할 수 있기 때문에 중요합니다.
텍스트 입력과 출력만 처리하는 대규모 언어 모델과 달리 GPT-4와 같은 다중 모드 모델은 다양한 모드에서 콘텐츠를 이해하고 생성하는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 이러한 발전은 언어와 시각을 필요로 하는 작업, 예를 들어 이미지에 캡션을 달거나 시각적 내용에 대한 질문에 답하는 작업에도 유용성을 확대합니다.
또한, 멀티모달 모델은 사용자 정의 가능한 시스템 메시지를 통해 향상된 제어성을 제공하여 개발자와 사용자가 AI의 스타일과 응답을 세부적으로 제어할 수 있도록 합니다. 이러한 다재다능함과 제어력 덕분에 멀티모달 모델은 개인화된 추천을 생성하고, 창의적인 콘텐츠 생성을 향상시키고, 인간과 AI 간의 보다 섬세한 상호 작용을 촉진하는 핵심 도구가 됩니다.