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(AI)은 오늘날 현대 사회의 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 특히, 자연어처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 작업을 수행하는 데 있어 딥러닝 기술이 크게 기여하며 발전해 왔다. 최근 몇 년 동안 급속히 발전한 대규모 언어모델(LLM)과 대규모 멀티모달 모델(LMM)은 AI 연구와 산업 적용에 있어 중요한 돌파구를 제시하고 있다. LLM은 방대한 텍스트 데이터로 학습되어 인간과 유사한 수준의 자연어 생성, 이해 능력을 갖추고 있으며, 대표적인 사례로 GPT 시리즈가 있다. 2023년 기준으로 GPT-4는 전 세계 1억 명 이상이 활용 중이며, 글로벌 AI 시장 규모는 2022년 약 4530억 달러에 달한다. 반면, LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성 등 여러 모달 데이터를 동시에 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 모델로, 예를 들어 구글의 PALM 멀티모달 모델은 자연어 명령을 영상 및 이미지를 통해 실행하는 능력을 갖추었다. 이처럼 LLM과 LMM은 각각의 특성과 강점을 살려 다양한 산업 분야에서 혁신을 일으키고 있으며, 이 두 모델의 비교와 설명은 오늘날 AI의 발전 방향과 미래 전망을 이해하는 데 중요한 의미를 가진다. 딥…