멀티모달(Multi-Modal)이 뭔가요?

멀티모달(Multi-modal)의 시작

멀티모달(Multi-modal)이 논의되기 시작한 시기를 정확하게 규정하기는 어렵지만, 기술적인 측면에서 이야기해 본다면, 1990년대 후반부터 컴퓨터 비전과 자연어 처리 등 여러 분야에서 멀티모달 연구가 본격적으로 시작되었습니다. 하지만, 이러한 개념 자체는 그 이전부터 인지과학 및 신경과학에서 신호 처리와 인간의 인지를 연구하는 과정에서도 존재했습니다. 컴퓨터 과학 분야와 인공지능에서 멀티모달 처리가 각광받게 된 것은 2000년대 이후로, 딥러닝 및 특히 신경망 기반 기술의 발전에 힘입어 초기 단계의 멀티모달 시스템이 출현하게 되었습니다. 초기에는 간단한 기계 학습 및 통계적 모델을 기반으로 한 연구가 많았으나, 최근 몇 년 동안 딥러닝이 발전함에 따라 사물 인식, 음성 인식, 텍스트 처리 등 다양한 데이터 유형을 통합할 수 있는 기반 기술들이 큰 발전이 이루어졌습니다. 멀티모달 연구는 빅 데이터 시대에 들어서며 데이터 처리 및 분석 측면에 큰 영향을 미치게 되었으며, 그 결과로 현재 GPT-4와 같은 모델들이 다양한 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다.

멀티모달(Multi-modal)이란 무엇인가?

멀티모달(Multi-modal)은 여러 가지 모드나 방식을 동시에 다루는 것을 의미합니다. 사람이 어느 한 가지 기능으로 정보를 받아들이고 처리하는 것이 아니라, 시각, 청각, 촉각, 후각, 미각과 말하는 것을 통해서 정보를 처리하는 것과 같이 다양한 정보를 종합적으로 처리하는 방식을 가리킵니다. AI 기술에서 멀티모달은 이처럼 다양한 데이터 유형과 소스를 종합하여 정보를 처리하는 방식을 지칭하고 있습니다. 멀티모달 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터를 동시에 처리함으로써 분석 및 학습에서 뛰어난 결과를 도출할 것으로 기대하고 있습니다. 이를 통해 AI 기술은 더 정교하고 효과적인 인공지능 시스템을 개발할 수 있게 됩니다.

멀티모달 학습과 모델은 다양한 기술을 활용합니다. 시각화 및 텍스트 관련 기술은 이미지에 자동으로 설명을 생성하거나, 텍스트로부터 이미지를 생성하는 등 이미지와 텍스트 간의 관계를 분석하는 데 활용됩니다. 오디오 관련 기술은 오디오 데이터를 텍스트로 변환하거나 반대로 텍스트를 음성으로 변환하는 등 오디오와 텍스트 간의 관계를 파악하는 데 사용됩니다. 추론 및 의사결정 기술은 멀티모달 데이터를 통해 상황을 이해하고, 예측하며 적절한 조치를 취하는 인공지능을 구축하기 위해 활용됩니다.

멀티모달 기술을 활용하는 주요 어플리케이션에는 가상 상담원, 자동화된 비디오 편집, 미디어 자동 생성, 드론 활용한 영상처리 등 다양한 분야가 있습니다. 가상 상담원은 음성, 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 처리하여 자연스러운 상호작용을 제공합니다. 자동화된 비디오 편집은 멀티모달 데이터를 분석하여 자동으로 편집 작업을 수행합니다. 미디어 자동 생성은 텍스트를 기반으로 이미지나 비디오를 생성하는 등 멀티모달 데이터를 활용하여 창의적인 작품을 자동으로 생성합니다. 드론을 활용한 영상처리는 멀티모달 데이터를 사용하여 드론이 촬영한 영상을 분석하고 이해하여 필요한 작업을 수행합니다.

멀티모달(Multi-modal)과 GPT-4의 결합 모델은 가능할까?

멀티모달과 GPT-4를 결합한 새로운 기술이 나올 가능성이 매우 높습니다. 이미 Open AI에서 발표한 바에 의하면 텍스트뿐 아니라 이미지까지 인식하는 멀티모달 모델이라고 공식 선언했습니다. 그러나 아직은 완전한 멀티모달이라고 할 수는 없을 것 같습니다. 왜냐하면 여러 가지 데이터 유형 중에서 텍스트와 이미지만을 동시에 인식할 수 있기 때문입니다.

그러나 현재 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있어서 진정한 멀티모달 데이터 처리 모델이 나오는 것은 시간문제가 아닐까 싶습니다. 이미 음성처리 기술이 상당히 발전한 가운데 있기 때문입니다.  GPT-4는 대규모 데이터를 학습한 후, 주어진 문제나 텍스트 데이터에 대한 이해력을 높여 새로운 내용을 생성하는 데 뛰어난 성능과 다양한 데이터 유형을 통합해서 처리하는 멀티모달 기술을 통합함으로써 데이터 유형 간 상호 작용을 통해 더욱 풍부한 정보를 도출하고 처리할 수 있습니다. 이러한 두 가지 기술을 결합한다면, 보다 정교하고 다양한 데이터 유형을 활용하여 새로운 텍스트 생성 기술 등을 개발해 낼 수 있습니다.

예를 들어, 종합적으로 멀티모달 데이터를 처리하여, 텍스트 생성 이전에 이미지, 오디오 등을 통해 이를 분석하고 분류한 후, GPT-4 모델에 입력하는 방식으로 이용할 수 있을 것입니다. 이렇게 하면, 보다 정확성이 높은 텍스트 생성이 가능할 것입니다. 또한, 멀티모달과 GPT-4를 결합한 새로운 기술은 자연어 분석, 대화형 AI, 자동화된 비디오 편집, 미디어 자동 생성, 추천 시스템 및 드론 기반 영상 처리 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 예상됩니다. 따라서, 멀티모달과 GPT-4를 결합한 새로운 기술은 인공지능 분야에서 큰 관심을 끌며, 앞으로 높은 활용성을 가질 것으로 예상됩니다.

이와 같이 멀티모달 기술은 다양한 분야에서 사용되며, 사용자 경험과 프로세스의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 또한, 멀티모달 기술의 발전은 인공지능 기술 전반에 큰 영향을 미치고 있으며, 계속해서 발전과 연구가 이루어지고 있습니다.