생성형 AI의 새로운 바람, GPT-4V
지난 HR딥:러닝 뉴스레터를 통해 이제 ChatGPT가 아닌 GPT-4V의 시대가 오고 있다는 소식 전해드렸는데요,(📬HR딥:러닝 뉴스레터 26호 보러가기)
현재의 AI 업계에서 가장 화두로 오르는 두 용어가 바로 이 LLM (Large Language Models : ChatGPT)와 LMM (Large Multimodal Models : GPT-4V)입니다.
이 두 모델은 우리의 기술과 상호 작용 방식에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 본 포스팅에서는 이 두 AI 모델의 개념과 그들 간의 중요한 차이점에 대해 중점적으로 알아보도록 하겠습니다.
• LLM (Large Language Models)란?
LLM (Large Language Models)은 자연어 처리를 위한 대규모 AI 모델로, 주로 딥러닝 알고리즘을 기반으로 합니다. 이러한 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터와 문맥을 학습함으로써 언어 이해와 생성 능력을 강화합니다. LLM은 누락된 텍스트 부분을 예측하거나, 대화의 의도와 의미를 추론하는 등 다양한 언어 관련 작업을 수행합니다. LLM 모델 중에서 가장 유명한 예는 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)입니다. 이 모델은 무려 1750억 개의 매개 변수를 포함하고 있으며, 이로써 이전의 모델보다 훨씬 뛰어난 언어 이해와 생성 능력을 제공합니다. GPT-3는 텍스트 생성, 자연어 이해, 질문 응답, 번역, 대화 모델, 요약 등 다양한 언어 작업에 사용됩니다. 이러한 LLM 모델은 현대의 자연어 처리 분야에서 큰 관심을 끌고 있으며, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.
• LMM (Large Multimodal Modesl)란?
LMM (Large Multimodal Models)은 다중 모달 데이터를 처리하고 이해하는데 특화된 모델입니다. 이 모델은 여러 다른 유형의 데이터를 통합적으로 처리할 수 있으며, 이러한 다중 모달 데이터의 상호 작용을 파악하고 활용합니다. 다중 모달 모델은 주로 시각적 정보(이미지, 비디오), 텍스트 정보, 음성 정보와 같이 다양한 데이터 유형을 종합하여 복잡한 작업을 수행하는데 중점을 둡니다. LMM 모델은 LLM (Large Language Models) 모델과 대조적입니다. LLM 모델은 주로 텍스트 데이터를 처리하고, 해당 모델의 모든 구성 요소가 주로 텍스트 이해와 처리를 위해 설계되었습니다. 이와는 대조적으로, LMM 모델은 다양한 데이터 유형을 다루며, 복잡한 작업을 수행하기 위해 다수의 구성 요소를 효과적으로 협력시킵니다. 이 모델은 다중 모달 데이터의 통합을 강조하며, 이미지와 텍스트, 오디오와 비디오와 같은 다양한 데이터 유형 간의 관계를 이해합니다. 즉, LMM을 활용한 AI 시스템은 텍스트 뿐만 아니라 다양한 다중 모달 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 능력을 제공합니다. LMM은 더욱 많은 정보를 이용하는만큼 그 시대가 오기까지는 제법 시간이 걸릴 것이라는 전망이 많았지만 오픈AI가 그 예상을 깨고 지난 9월 25 ‘GPT-4V(ision)’를 공개하였습니다. GPT-4V는 이용자가 이미지를 올리고 이미지에 대한 질문을 할 수 있는 LMM으로, 사실상 전 세계에서 처음으로 대중화된 LMM 서비스입니다.
• LLM 모델과 LMM 모델의 차이점은? LLM 모델과 LMM 모델 간의 주요 차이점은 정보 처리 방식에 있습니다. LLM 모델은 다양한 언어 작업을 수행하기 위해 대규모 데이터 세트를 기반으로 훈련된 단일 모델을 활용합니다. 이 모델은 대체로 텍스트 데이터를 처리하며, 문장 생성, 질의응답, 자연어 이해 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
반면에, LMM 모델은 다중 모달 데이터를 처리하고 복잡한 작업을 수행하기 위해 다수의 하위 모델을 함께 활용합니다. 다중 모달 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 통합적으로 처리하며, 시각적 정보와 언어 정보를 연결하여 보다 풍부한 컨텍스트를 이해합니다. 이러한 다중 모델 접근 방식은 이미지 캡션 생성, 음성 인식, 비주얼 텍스트 분석, 다중 모달 데이터 처리와 같은 작업에 특히 유용합니다.
두 모델은 방대한 양의 데이터를 학습할 수 있지만, LMM 모델은 여러 모델을 훈련시켜야 하므로 더 많은 데이터가 필요할 수 있습니다. 또한, LLM 모델은 텍스트를 생성하는 데 필요한 기술을 내장하고 있어 입력 없이도 텍스트 생성이 가능하며, LMM 모델은 출력을 생성하기 위해 약간의 입력을 필요로 할 수 있습니다. 이러한 차이로 두 모델은 서로 다른 사용 사례와 활용 분야에 적합하며, 선택에 따라 어떤 모델을 사용할지 결정됩니다.
• LLM 모델과 LMM 모델의 응용 LLM 모델과 LMM 모델은 우리의 기술과 상호 작용 방식을 혁신적으로 변화시키고 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 실제로 저희의 포스팅의 주요 내용 작성과 썸네일 이미지 모두 AI 모델을 통해 작성, 제작하고 있답니다!
LLM 모델은 주로 언어 관련 응용 분야에서 활용됩니다. 이 모델은 대화 시스템, 챗봇, 음성 비서, 언어 번역 도구 등 다양한 응용프로그램에서 흔히 사용됩니다. LLM은 텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 우수한 능력을 가지고 있어, 사용자의 질문에 답변하거나 대화를 이끌어내며, 자연어 처리 작업을 효과적으로 수행합니다. 또한, LLM 모델은 대화 중에 숨겨진 의도나 의미를 파악하여 적절한 반응을 생성할 수 있어, 고객 지원, 정보 검색, 대화형 시스템 등에서 유용하게 활용됩니다.
반면에, LMM 모델은 다중 모달 데이터를 다루는데 중점을 두며, 이러한 모델은 더 복잡하고 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차에서 LMM 모델은 센서 데이터, 이미지, 오디오 정보를 통합하여 주행 결정을 내릴 수 있으며, 안면 인식 기술에서 얼굴 이미지와 관련된 정보를 분석합니다. 또한, 의학 분야에서 LMM 모델은 의약품 진단 및 의료 이미지 분석에 활용됩니다.
이러한 AI 모델은 현재 AI 분야에서 가장 중요한 혁신의 중심에 서 있으며, 미래에는 우리의 기술과 상호 작용 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 기대됩니다. LLM과 LMM은 언어 처리 및 다중 모달 데이터 처리 분야에서 AI 기술의 발전을 주도하고 있으며, 이는 다양한 응용 분야에서 혁신적인 변화를 야기하고 있습니다.
AI 기술의 지속적인 발전은 우리의 일상과 비즈니스 환경을 혁신적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다. 이러한 모델은 미래를 모색하는 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 우리의 기술적 능력과 상호 작용 방식을 더욱 지능적이고 효율적으로 만들 것입니다. 이는 다양한 산업과 분야에서 기존의 방식을 개선하고 더 나은 솔루션을 제공하는데 큰 영향을 미치게 될 것입니다.
Jasper : LLM (Large Language Models) 모델을 사용할 때, 몇 가지 주의해야 할 점이 있습니다:
사용 방법:
주의해야 할 점:
LLM 모델은 강력하고 유용한 도구일 수 있지만, 적절한 사용과 주의가 필요합니다. 사용자는 모델을 적절하게 이해하고 활용하며, 윤리적, 법적, 그리고 개인 정보 보호 측면에서 신중한 사용을 고려해야 합니다.
