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

1. 서론

인공지능 기술은 지난 수십 년간 급속한 발전을 이루었으며, 특히 자연어처리와 멀티모달 인식 분야에서 중요한 성과를 거두고 있다. 이러한 기술 발전의 핵심은 대규모 모델의 등장으로 가능해졌으며, 이를 활용한 연구 사례와 산업 적용이 눈에 띄게 늘어나고 있다. 대표적인 예로 OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 PaLM 모델이 있으며, 이들은 수십억 개의 파라미터를 통해 인간과 유사한 언어 생성 능력을 갖추고 있다. 2023년 기준으로, GPT-4는 약 1조 개 이상의 파라미터를 보유했고, 이는 이전 모델 대비 10배 이상 증가한 수치이다. 이런 대규모 언어모델은 자연어 이해, 기계 번역, 고객 서비스 챗봇 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 글로벌 AI 시장의 성장률은 연평균 20%를 기록하여 2025년까지 약 3,000억 달러에 이를 것으로 예상된다. 반면, LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지를 비롯한 영상, 음성 등 다양한 멀티모달 데이터를 동시에 학습하여 이해하는 능력을 갖추고 있으며, 예를 들어 OpenAI의 GPT-4V 모델은 텍스트와 이미지를 복합적으로 처리하는 능력을 보여주었다. 이러한 모델은 의료 영상 분석, 자율주행, 증강현실 등의 분야에서 폭…