인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model 대규모 멀티모달 모형)을 비교 설명하고 Deep Learning과..

1. 서론

인공지능(AI)은 지난 수십 년간 급격한 발전을 이루며 우리의 삶과 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 그 중심에는 딥러닝(Deep Learning) 기술이 있으며, 이는 인공신경망을 기반으로 한 학습 방법으로서 자연어처리, 영상인식, 음성인식 등 다양한 분야에서 성과를 보여주고 있다. 특히, 대규모 데이터를 활용한 학습 능력이 향상됨에 따라 인공지능 모델들은 더욱 정교하고 인간과 유사한 수준의 성능을 갖추게 되었다. 이 과정에서 등장한 두 가지 대표적 모델이 바로 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)과 대규모 멀티모달 모델(LMM, Large Multimodal Model)이다. LLM은 텍스트 데이터를 기반으로 자연스러운 언어 이해와 생성을 가능하게 하여 검색, 번역, 질문응답 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있다. 대표적으로 OpenAI의 GPT 시리즈는 2023년 기준 1750억 개의 매개변수(parameter)를 갖추고 있으며, 자연어처리 분야의 성능을 비약적으로 향상시켰다. 반면, LMM은 텍스트와 이미지, 영상, 음성 등 다양한 멀티미디어 데이터를 동시에 학습하여 다중 감각 정보를 통합하는 능력을 갖추고 있다. 예를 들어, 구글의 Imagen-Mini는…