다중 모달 언어 모델

다중 모달 언어 모델

정의

다중 모달 언어 모델은 텍스트와 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다른 모달리티를 처리하고 생성할 수 있는 LLM의 확장입니다.

목적

순수한 텍스트 기반 의사소통을 넘어 더욱 풍부한 이해와 상호작용을 지원하는 AI 시스템을 개발하는 것이 목표입니다. 이러한 모델은 가상 비서, 접근성 도구, 그리고 로봇 공학 분야에 유용하게 활용될 수 있습니다.

중요성

  • 응답에 시각적, 청각적 맥락을 통합하도록 지원합니다.
  • 시각적 질의응답과 같은 새로운 애플리케이션을 지원합니다.
  • 계산 비용이 많이 들고 훈련이 복잡함.
  • LLM의 환각과 편견에 대한 위험을 공유합니다.

운영 방식 (How It Works)

  1. 대규모 다중 모드 데이터 세트(텍스트 + 이미지/오디오)를 수집합니다.
  2. 다양한 모달리티에 맞게 조정된 변압기로 훈련하세요.
  3. 상호 운용성을 위해 여러 모달리티에 걸쳐 임베딩을 정렬합니다.
  4. 특정 다중 모드 작업을 세부적으로 조정합니다.
  5. 실제 다중 모드 상호작용을 위해 배포합니다.

예시(실제 세계)

  • 비전을 갖춘 GPT-4(OpenAI): 텍스트와 이미지를 처리합니다.
  • 플라밍고(DeepMind): 다중 모드 작업을 위한 퓨샷 학습.
  • Google Gemini: 추론을 위해 다양한 방식을 통합합니다.

참고문헌 / 추가 자료

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