시스템이 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 처리하고 이해하는 분야인 멀티모달 AI에 대해 알아보세요. 작동 원리를 알아보고 주요 애플리케이션을 살펴보세요.
멀티모달 AI는 모달리티라고 하는 여러 유형의 데이터에서 정보를 처리, 이해, 추론하도록 시스템이 설계된 인공 지능(AI) 분야를 말합니다. 일반적으로 단일 데이터 유형(예: 텍스트만 또는 이미지만)에 초점을 맞추는 기존 AI 시스템과 달리, 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 심지어 센서 데이터와 같은 다양한 데이터 소스를 통합하고 해석합니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI는 인간이 시각, 청각, 언어를 함께 사용하여 주변 환경을 인식하는 것처럼 세상을 보다 포괄적이고 인간처럼 이해할 수 있습니다. 이 분야의 핵심 과제는 각 양식을 처리하는 데 그치지 않고 효과적으로 결합하여 통합적이고 맥락이 풍부한 해석을 만들어내는 것입니다.
멀티모달 AI 시스템 개발에는 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다. 먼저, 모델은 각 데이터 유형에 대해 의미 있는 수치 표현을 만들어야 하는데, 이 과정에서 임베딩을 생성하는 경우가 많습니다. 예를 들어 텍스트 입력은 언어 모델에서 처리하고 이미지는 컴퓨터 비전(CV) 모델에서 처리합니다. 다음으로 중요한 단계는 이러한 서로 다른 표현을 결합하는 융합 단계입니다. 이를 위한 기술은 단순한 연결부터 주의 메커니즘을 포함하는 보다 복잡한 방법까지 다양하며, 이를 통해 모델은 주어진 작업에 대해 다양한 양식의 중요도를 평가할 수 있습니다.
영향력 있는 논문 "주의만 기울이면 됩니다"에서 소개된 트랜스포머 아키텍처는 최신 멀티모달 시스템의 성공에 기본이 되어 왔습니다. 순차적 데이터를 처리하고 장거리 종속성을 포착할 수 있어 다양한 소스의 정보를 통합하는 데 매우 효과적입니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 선도적인 프레임워크는 이러한 복잡한 모델을 구축하고 훈련하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
멀티모달 AI는 더욱 다양하고 직관적인 차세대 인텔리전트 애플리케이션의 원동력이 되고 있습니다.
시각적 질문 답변(VQA): VQA 시스템에서 사용자는 이미지를 제시하고 "길에 있는 차는 무슨 색인가요?"와 같이 자연어로 질문할 수 있습니다. AI는 텍스트를 이해하고 시각적 정보를 분석하여 관련 답변을 생성해야 합니다. 이 기술은 시각 장애인을 위한 접근성 도구를 만들고 대화형 학습 플랫폼을 향상시키는 데 사용됩니다.
텍스트-이미지 생성: OpenAI의 DALL-E 3 및 Stability AI의 Stable Diffusion과 같은 플랫폼은 멀티모달 AI의 대표적인 예입니다. 이러한 플랫폼은 텍스트 설명(프롬프트)을 받아 그에 해당하는 이미지를 생성합니다. 이를 위해서는 모델이 언어 개념이 시각적 속성으로 변환되는 방식을 깊이 이해해야 하며, 이를 통해 새로운 형태의 디지털 아트와 콘텐츠 제작을 가능하게 합니다.
멀티모달 AI를 유사한 용어와 구별하는 것이 중요합니다:
전문 모델과 멀티모달 모델의 개발 및 배포는 ML 워크플로우를 간소화하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 관리할 수 있습니다. 멀티모달 AI의 발전은 더 유능하고 적응력이 뛰어난 AI를 만들기 위한 중요한 단계이며, 잠재적으로 구글 딥마인드와 같은 기관에서 연구하는 인공 일반 지능(AGI) 을 위한 길을 열어줄 수 있습니다.
