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

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고문헌

본문내용

오늘날 인공지능(AI)은 현대 사회 전반에서 빠르게 발전하고 있으며, 학계와 산업계 모두에서 변화를 촉발시키고 있다. 이 중에서도 대규모 언어 모형(Large Language Model, 이하 LLM)과 대규모 멀티모달 모형(Large Multimodal Model, 이하 LMM)의 진화는 두드러진다. LLM과 LMM은 각각 언어 처리와 다양한 형태의 데이터를 처리하는 능력을 갖추고 있으며, 이로 인해 기존의 딥러닝(Deep Learning) 기술과 매우 밀접한 관계를 유지하고 있다. 이를 바탕으로 이 모델들은 교육, 의료, 산업 자동화 등 다방면에 걸쳐 유용한 가능성을 제공하며 필수적으로 우리의 삶에 중추적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 기술의 발전은 환영할 만하지만, 그 이면에는 한계와 부작용도 내재하고 있다는 사실을 놓쳐서는 안 된다.
특히 LLM은 텍스트를 학습하고 분석하는 데 강점을 보인다. 이는 GPT-4나 BERT와 같은 모델을 통해 잘 나타나며, 이러한 언어 모형들은 막대한 양의 데이터를 학습하여 인간과 비슷한 언어 능력을 구사할 수 있다. 이를 구체적으로 설명해보자면, 자연어 처리에서 텍스트의 의미를 파악하고 문장을 만들어내는 과정에서 LLM은 중요한 역할을 한다. 이때 딥러닝 기반의 변형 신경망(Transformer) 기술이 사용되며, 이는 문장의 흐름과 맥락을 고려하여 보다 자연스러운 문장을 생성하는 데 기여한다. 마치 인간이 문맥과 논리를 분석하여 대화를 이어가는 것처럼, LLM은 이러한 과정을 통해 인간의 의사소통 방식을 모방한다.
이에 반해, LMM은 언어 처리뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하는 능력을 가지고 있다. 즉, 다양한 데이터를 복합적으로 처리하며 여러 가지 모달리티 간의 상호작용을 학습하는 LMM은 언어 데이터뿐만 아니라 시각적 정보를 함께 처리할 수 있는 능력을 발휘한다. 이를 통해 AI는 인간의 복잡한 인지 과정과 비슷한 방식으로 데이터를 이해하고 응답할 수 있게 된다. 예를 들어 설명해보자면, 자율주행 자동차에서 카메라로 촬영된 영상과 그에 대한 설명을 동시에 처리하여 실시간으로 운전 경로를 분석하는 작업이 LMM의 대표적인 활용 사례다. 이는 LLM이 제공하지 못하는 다중 데이터의 통합적 처리가 가능함을 보여주며, LMM의 활용 범위가 얼마나 광범위한지를 입증한다.

참고자료

· Vaswani, A., et al. (2017). "Attention Is All You Need." Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS).
· Brown, T., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners." Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
· Radford, A., et al. (2021). "Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision." Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML).