엑스레이 검사 결과가 있고 어떤 부상이 있는지 알아야 한다고 가정해 보겠습니다. 한 가지 옵션은 이상적으로는 의사를 방문하는 것이지만 어떤 이유로 방문할 수 없다면 다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM)을 사용하여 엑스레이 스캔을 처리하고 스캔에 따라 정확히 어떤 부상이 있는지 알 수 있습니다.
간단히 말해서, MLLM은 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 여러 모델을 융합한 것으로, 일반적인 텍스트 쿼리를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 이미지와 사운드 등 여러 형태의 질문을 처리할 수 있습니다.
따라서 이 글에서는 MLLM이 무엇이고, 어떻게 작동하며, 사용할 수 있는 최고의 MMLM은 무엇인지 알아보겠습니다.
멀티모달 LLM이란 무엇입니까?
대부분 텍스트나 이미지와 같은 한 가지 유형의 데이터만 처리할 수 있는 기존 LLM과 달리 이러한 멀티모달 LLM은 사람이 시각, 음성, 텍스트를 동시에 처리하는 것처럼 여러 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.
그 핵심에서, 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 심지어 센서 데이터까지 다양한 형태의 데이터를 수집합니다., 더 풍부하고 정교한 이해와 상호 작용을 제공합니다. 이미지를 볼 뿐만 아니라 이미지를 설명하고, 맥락을 이해하고, 이미지에 대한 질문에 답하고, 심지어 여러 입력 유형에 따라 관련 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 시스템을 고려하세요.
이제 멀티모달 LLM이 어떻게 맥락을 이해하는지에 대한 맥락을 가진 X선 보고서의 동일한 예를 들어보겠습니다. 다음은 이미지 인코더를 통해 이미지를 먼저 처리하여 이미지를 벡터로 변환한 다음 의료 데이터로 훈련된 LLM을 사용하여 쿼리에 답하는 방법을 설명하는 간단한 애니메이션입니다.
출처: 구글 멀티모달 의료 AI
멀티모달 LLM은 어떻게 작동하나요?
멀티모달 LLM의 내부 작동은 매우 복잡하지만(LLM보다 더 복잡하지만) 우리는 이를 6가지 간단한 단계로 나누어보려고 노력했습니다.
1단계: 입력 수집 – 이는 데이터를 수집하고 초기 처리를 거치는 첫 번째 단계입니다. 예를 들어, 이미지는 일반적으로 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처를 사용하여 픽셀로 변환됩니다.
텍스트 입력은 BytePair Encoding(BPE) 또는 SentencePiece와 같은 알고리즘을 사용하여 토큰으로 변환됩니다. 반면 오디오 신호는 스펙트로그램 또는 멜 주파수 셉스트럴 계수(MFCC)로 변환됩니다. 그러나 비디오 데이터는 순차적인 형태로 각 프레임으로 나뉩니다.
2단계: 토큰화 – 토큰화의 아이디어는 데이터를 표준 형식으로 변환하여 기계가 맥락을 이해할 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어, 텍스트를 토큰으로 변환하려면 자연어 처리(NLP)가 사용됩니다.
이미지 토큰화를 위해 시스템은 ResNet 또는 Vision Transformer(ViT) 아키텍처와 같은 사전 훈련된 합성 신경망을 사용합니다. 오디오 신호는 신호 처리 기술을 사용하여 토큰으로 변환되므로 오디오 파형을 간결하고 의미 있는 표현으로 변환할 수 있습니다.
3단계: 레이어 임베딩 – 이 단계에서는 토큰(이전 단계에서 달성한)이 데이터의 맥락을 포착할 수 있는 방식으로 밀집 벡터로 변환됩니다. 여기서 주의해야 할 점은 각 모달리티가 다른 모달리티와 교차 호환되는 자체 벡터를 개발한다는 것입니다.
4단계: 크로스 모달 퓨전 – 지금까지 모델은 개별 모델 수준까지 데이터를 이해할 수 있었지만 4단계부터는 다릅니다. 교차 모달 융합에서 시스템은 더 깊은 맥락적 관계를 위해 여러 모달리티 간의 점을 연결하는 법을 배웁니다.
해변 이미지, 해변 휴가의 텍스트 표현, 파도, 바람, 쾌활한 군중의 오디오 클립이 상호 작용하는 좋은 예입니다. 이런 방식으로 멀티모달 LLM은 입력을 이해할 뿐만 아니라 모든 것을 하나의 단일 경험으로 통합합니다.
5단계: 신경망 처리 – 신경망 처리란 크로스 모달 융합(이전 단계)에서 수집된 정보가 의미 있는 통찰력으로 변환되는 단계입니다. 이제 모델은 딥 러닝을 사용하여 크로스 모달 융합 중에 발견된 복잡한 연결을 분석합니다.
엑스레이 보고서, 환자 기록, 증상 설명을 결합하는 사례를 상상해 보세요. 신경망 처리를 사용하면 사실을 나열할 뿐만 아니라 잠재적인 건강 위험을 식별하고 가능한 진단을 제안할 수 있는 전체적인 이해를 만들어냅니다.
6단계 – 출력 생성 – 이것은 MLLM이 당신을 위해 정확한 출력을 만드는 마지막 단계입니다. 종종 맥락에 제한되는 기존 모델과 달리 MLLM의 출력은 깊이와 맥락적 이해를 가질 것입니다.
또한 출력은 데이터 세트 생성, 시나리오의 시각적 표현 생성, 심지어 특정 이벤트의 오디오나 비디오 출력 등 두 가지 이상의 형식을 가질 수 있습니다.
[또한 읽기: RAG 대 Fine-Tuning: 어느 것이 당신의 LLM에 맞을까요??]
다중 모달 대규모 언어 모델의 응용 분야는 무엇입니까?
MLLM이라는 용어는 최근에 생겨났지만, 전통적인 방법에 비해 눈에 띄는 개선을 발견할 수 있는 수백 가지 응용 프로그램이 있으며, 이는 모두 MLLM 덕분입니다. 다음은 MLLM의 몇 가지 중요한 응용 프로그램입니다.
의료 및 의료 진단
다중 모달 LLM은 기존 방식이 고립된 데이터 포인트에 크게 의존했던 것과 비교했을 때 인류 역사상 다음의 의학적 도약으로 간주될 수 있습니다. MLLM은 텍스트, 시각 및 오디오 데이터를 결합하여 더욱 포괄적인 진단 및 치료 솔루션을 제공함으로써 의료를 크게 개선할 수 있습니다.
- 의료 영상 분석: 이러한 모델은 환자 기록과 함께 X-레이, MRI 또는 CT 스캔과 같은 의료 영상을 읽어 암, 심장병 또는 신경 장애와 같은 중요한 질환을 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 맞춤형 치료 계획: 이러한 모델은 유전적 데이터, 환자의 병력, 생활 방식 요인 등을 통합하여 매우 맞춤화된 치료 전략을 수립할 수 있습니다.
- 원격 의료: 다중 모달 LLM을 사용하면 원격 진료에서 실시간 진단 지원을 통해 영상 상담과 환자 의견을 분석할 수 있습니다.
첨단 과학 연구 및 발견
과학 분야에서 다중 모드 LLM은 복잡한 데이터 세트를 처리하고 그렇지 않으면 발견되지 않았을 패턴을 밝혀냄으로써 획기적인 발전을 지원합니다.
- 학제간 통찰력: 이러한 모델은 연구 논문과 데이터 차트, 실험 이미지를 결합해 분석해 패턴과 상관관계를 파악하고, 이를 통해 분야 전체에 걸친 혁신을 가속화할 수 있습니다.
- 약물 발견: 다중 모드 LLM은 생물학적 데이터, 적절한 문헌 및 분자 구조를 기반으로 약물 효능을 예측하고 잠재적인 치료 솔루션을 발견합니다.
- 천문 연구: 망원경 이미지, 시뮬레이션, 관측 데이터와 같은 입력 데이터에서 파생된 모델을 사용하면 천체 현상을 발견할 수 있습니다.
- 기후 연구: 그들은 위성 이미지, 기후 모델, 환경 변화에 대한 텍스트 기반 보고서를 분석하여 자연 재해를 예측할 수 있습니다.
접근 및 보조 기술
다중 모드 LLM은 장애인, 접근성 및 독립성을 갖춘 사람들을 위한 도구 개발을 제공하는 데 중요합니다.
- 음성을 수화로 번역: 이러한 모델은 비디오 및 오디오 입력을 기반으로 실시간으로 음성을 수화로 번역할 수 있으며, 이를 통해 청각 장애인 고객의 의사소통 능력을 향상하는 데 도움이 됩니다.
- 시각적 설명 도구: 이러한 도구는 시각 장애인이 시각 자료를 탐색하거나 소비하는 데 도움이 되는 보다 자세한 설명을 제공할 수 있습니다.
- 증강 및 대체 의사소통: 이 모델은 텍스트와 이미지 기반 의사소통을 음성 합성과 결합하여 언어 장애가 있는 사람을 위한 장치를 개선합니다.
- 실시간 필사 및 요약: 다중 모드 LLM은 회의나 강의를 정확하게 기록하고 인지 장애가 있는 사람들에게 요약을 제공할 수 있습니다.
창의산업과 콘텐츠 생성
멀티모달 LLM은 단순한 데이터 합성을 통해 창의산업을 위한 신선하고 매력적인 콘텐츠를 창출할 수 있습니다.
- 그래픽, 비디오 또는 내러티브 생성: 이러한 모델은 디자이너와 작가에게 간단한 질문을 던져 매력적인 그래픽, 비디오 또는 내러티브를 만들어낼 수 있습니다.
- 영화 및 게임 개발: 시각적 스토리보드와 텍스트 스크립트를 결합한 다중 모달 LLM은 사전 시각화와 캐릭터 개발에 도움이 됩니다.
- 음악 구성: 그들은 특정 주제나 감정에 맞는 오디오 및 텍스트 데이터를 사용하여 멜로디나 가사를 작곡할 수 있습니다.
- 마케팅과 광고: 이러한 모델은 청중의 선호도를 활용하고 텍스트, 시각적 요소, 비디오에서 얻은 통찰력을 추가하여 멀티미디어 마케팅 캠페인을 설계할 수 있습니다.
멀티모달 LLM의 과제
멀티모달 LLM은 긍정적인 측면이 많지만, 개인뿐만 아니라 회사도 적응하기 어렵게 만드는 여러 과제를 안고 있습니다.
데이터의 통합 및 표현
텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 하나의 모델에 섞으면 본질적으로 복잡성이 발생합니다.
- 멀티모달 데이터 유형: 다양한 형태는 또한 다양한 특징을 가지고 있습니다. 텍스트는 순차적 특징을 가지고 있고, 이미지는 공간적 특징을 가지고 있으며, 오디오는 타이밍을 포함하고 있으며, 이 모든 것을 무언가의 맥락에서 하나로 모으는 것은 중요한 기술적 과제입니다.
- 전처리 요구 사항: 학습을 위한 데이터 준비에는 여러 형식의 입력을 정리, 주석 달기, 정렬하는 작업이 포함됩니다. 이는 리소스 집약적이며 오류가 발생하기 쉽습니다.
- 불균형 데이터세트: 대부분의 데이터 세트는 텍스트와 같은 한 유형의 데이터에는 풍부하지만 비디오와 같은 다른 데이터에는 희소합니다. 데이터 세트의 불균형은 편향된 모델 성능으로 이어질 수 있습니다.
복잡성
데이터 문제를 제외하고 MLLM은 복잡한 AI 시스템입니다. MLLM을 구축하고 확장하려면 상당한 비용뿐만 아니라 기술도 필요합니다.
- 높은 계산 수요: 기존 LLM은 GPU 집약적 소프트웨어로 알려져 있으며, 차트에 다중 모달리티를 추가하면 하드웨어 요구 사항이 너무 높아져 소규모 조직에서는 이를 감당하지 못할 수도 있습니다.
- 메모리 및 스토리지: 다중 모드 LLM을 다루는 경우 매개변수가 기존 AI 하드웨어를 쉽게 압도할 수 있습니다.
데이터 부족
이것은 MLLM을 구축하는 동안 모든 사람이 직면하게 되는 가장 중요한 문제일 것입니다.
- MLLM 데이터 부족: 여러 형식을 결합할 수 있는 데이터 세트를 찾는 것은 쉽지 않습니다. 특히 법률 및 의학 분야 데이터 세트는 더욱 그렇습니다.
- 복잡한 주석 프로세스: 비디오나 이미지 등의 데이터 세트에 레이블을 지정하는 경우 전문가의 개입과 현대 기술이 필요한 경우가 많습니다.
- 개인 정보 보호 문제: 개인의 역사를 포함하는 이미지, 비디오, 텍스트와 같은 데이터 세트를 수집하는 경우 개인정보 보호 및 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
Shaip은 어떻게 멀티모달 LLM을 구축하는 데 도움을 줄 수 있나요?
Shaip은 다양한 데이터 솔루션을 갖추고 있으며, 고품질 데이터 솔루션을 제공하여 다양하고 정확한 데이터 세트를 기반으로 모델을 훈련할 수 있도록 보장합니다. 이는 최적의 성능을 달성하는 데 중요합니다.
당신이 작업하고 있는지 여부 대형 언어 모델(LLM) 상당한 계산 리소스가 필요하거나 효율성을 요구하는 소규모 언어 모델(SLM)의 경우, Shaip은 귀하의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 데이터 주석 및 윤리적 소싱 서비스를 제공합니다.
