멀티모달 모델은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하여 인간과 유사한 인식 능력을 갖춘 인공지능 시스템을 구현하는 데 핵심적인 기술입니다. 이러한 모델은 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 모달리티의 정보를 통합하여 더 풍부하고 정확한 이해를 가능하게 합니다.
🧠 멀티모달 모델의 기본 구조
멀티모달 모델은 일반적으로 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다:
- 입력 모달리티: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터
- 모달리티별 인코더: 각 모달리티의 특징을 추출하여 벡터 형태로 변환
- 융합 모듈: 각 모달리티의 벡터를 통합하여 공동 표현 공간 생성
- 디코더 또는 출력 모듈: 통합된 표현을 기반으로 최종 결과 생성
이러한 구조를 통해 모델은 다양한 형태의 입력을 효과적으로 처리하고, 복합적인 작업을 수행할 수 있습니다.
1. 멀티모달 모델 개발 방법
📌 기본 개념:
멀티모달 모델은 서로 다른 **입력 유형(텍스트, 이미지, 음성 등)**을 받아 **공통된 의미 표현(latent space)**으로 통합한 뒤,
그에 맞는 **출력(텍스트, 분류 결과 등)**을 생성합니다.
🏗️ 개발 단계별 구성:
| 단계 |
설명 |
| ① 입력 정리 |
서로 다른 형태의 데이터를 준비 (예: 이미지 + 텍스트 + 음성) |
| ② 모달별 인코더 |
각 입력을 처리하는 별도 모델 사용 (예: CNN, BERT, Whisper 등) |
| ③ 멀티모달 융합 |
벡터 형태로 변환된 정보를 하나의 공간으로 통합 (cross-attention 등 활용) |
| ④ 디코더 구성 |
최종 출력(답변, 분류 등)을 생성하는 구조 연결 (예: LLM 디코더) |
| ⑤ 공동 학습 |
다양한 입력 조합을 동시에 학습하여 일반화된 표현 학습 |
| ⑥ 튜닝/평가 |
특정 태스크에 맞게 파인튜닝 or zero-shot 성능 평가 |
💡 훈련에는 멀티모달 데이터셋 (예: 이미지 + 설명 텍스트)이 필요합니다.
🌟 2. 대표 멀티모달 모델
| 모델 |
설명 |
| GPT-4o |
텍스트 + 이미지 + 음성까지 하나의 모델에서 실시간 처리 가능 (OpenAI) |
| Gemini |
Google의 멀티모달 LLM. 검색, 비전, 영상 이해 특화 |
| CLIP |
OpenAI의 이미지-텍스트 연결 모델 (검색 및 분류에 강함) |
| LLaVA |
이미지 + 텍스트 질의응답 특화 모델 (Lightweight) |
| Flamingo |
DeepMind의 Few-shot 멀티모달 모델 |
| Kosmos-1 |
Microsoft, multimodal reasoning + vision-grounded text |
**멀티모달 모델 대표 논문 정리
다음 표는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 모달리티를 융합하거나 활용하는 대표적인 AI 멀티모달 모델들의 핵심 논문을 정리한 것입니다. 각 행에는 논문 제목, 발표 연도, 주요 저자, 모델 이름, 기여 요약, 그리고 관련 링크를 포함하고 있습니다.
| 논문 제목 |
발표 연도 |
주요 저자 |
모델 이름 |
기여 요약 |
관련 링크 |
| ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks |
2019 |
Jiasen Lu et al. |
ViLBERT |
BERT 구조를 확장하여 이미지와 텍스트를 각각 처리하면서 공동 주의 메커니즘으로 결합한 비전-언어 모델을 제안하였다. 대규모 이미지-캡션 데이터셋(Conceptual Captions)으로 사전학습한 후 VQA, 이미지 설명, 이미지 검색 등 다양한 비전-언어 과제에 미세 튜닝만으로 당시 최고 성능을 달성하여, 시각-언어 결합 표현의 사전학습 효과를 입증하였다. |
arXiv:1908.02265 |
| Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision |
2021 |
Alec Radford et al. |
CLIP |
인터넷에서 수집한 4억 쌍 이상의 이미지-텍스트 데이터를 활용하여 이미지와 텍스트를 공동 임베딩 공간에 맵핑하는 대규모 대비학습(multimodal contrastive learning) 모델을 제시하였다. 사전 학습된 CLIP 모델은 추가 학습 없이(zero-shot) 텍스트 설명만으로 다양한 시각 인식 과제에 적용 가능하며, 30여 개의 벤치마크에서 지도학습 모델에 필적하는 성능을 보였다. |
arXiv:2103.00020 |
| Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning |
2022 |
Jean-Baptiste Alayrac et al. |
Flamingo |
사전학습된 비전 전용 모델과 언어 모델을 결합하고, 이미지와 텍스트가 임의로 섞인 시퀀스를 입력으로 처리할 수 있는 멀티모달 모델을 개발하여 few-shot 학습 능력을 구현하였다. 하나의 Flamingo 모델이 시각 질의응답, 이미지 캡션 생성 등 다양한 비전-언어 과제에서 몇 개의 예시만으로 새로운 최고 성능을 달성하여, 대량의 특화 데이터로 미세 튜닝된 모델보다 우수한 결과를 보였다. |
arXiv:2204.14198 |
| GPT-4 Technical Report |
2023 |
OpenAI et al. |
GPT-4 |
OpenAI가 공개한 초대형 멀티모달 언어 모델로, 텍스트뿐 아니라 이미지까지 입력으로 받아들여 텍스트로 출력할 수 있는 것이 특징이다. 다양한 전문 자격시험 및 학업 벤치마크에서 인간에 준하는 성능을 보였으며 (예: 미국 변호사시험 모의고사에서 상위 10% 수준 점수 달성), 멀티모달 입력에 대한 고차원 추론 능력을 입증했다. |
arXiv:2303.08774 |
| Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models |
2023 |
Shaohan Huang et al. |
Kosmos-1 |
Microsoft가 제안한 멀티모달 **대형 언어 모델(MLLM)**로, 텍스트와 이미지 등 여러 모달리티를 입력받아 맥락 학습(few-shot) 및 지시 이행(zero-shot) 능력을 갖추도록 훈련되었다. 웹 규모의 텍스트-이미지 혼합 데이터 및 캡션 corpora로 처음부터 멀티모달 학습을 하여, 추가 미세튜닝 없이도 일반 자연어 처리 과제(이미지 문서 입력을 통한 OCR 없이 바로 언어 이해 등), 시각-언어 과제(멀티모달 대화, 이미지 설명, VQA 등), 그리고 순수 시각 과제(이미지 분류 등)에서 두루 뛰어난 성능을 보였다. |
arXiv:2302.14045 |
| Visual Instruction Tuning |
2023 |
Haotian Liu et al. |
LLaVA |
GPT-4를 활용해 생성한 이미지-설명 지시 따르기 데이터로 대규모 언어모델을 튜닝하여 탄생한 멀티모달 어시스턴트 모델이다. 이렇게 개발된 LLaVA 모델은 보이지 않은 이미지에 대해서도 GPT-4에 가까운 대화형 응답 능력을 보였으며(특정 평가에서 GPT-4의 약 85% 수준), 과학 QA 벤치마크에서는 GPT-4와의 협업을 통해 **최고 정확도(92.5%)**를 달성하였다. |
arXiv:2304.08485 |
| ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All |
2023 |
Rohit Girdhar et al. |
ImageBind |
Meta AI에서 발표한 모델로, 이미지, 텍스트, 오디오, 깊이(Depth), 열화상, IMU의 여섯 가지 모달리티 데이터를 하나의 임베딩 공간에 연결하여 표현 학습을 달성했다. 흥미롭게도 이미지와 다른 모달리티 간 쌍(pair) 정보만으로 학습해도 나머지 모달리티들을 성공적으로 결합할 수 있음을 보였으며, 이를 통해 모달리티 간 자유로운 검색과 조합, 교차 모달 탐지 및 생성 등의 새로운 응용을 가능케 했다. 그 결과 여러 모달리티 조합의 zero-shot 인식 실험에서 특화 모델들을 뛰어넘는 최고 성능을 기록하였다. |
arXiv:2305.05665 |
| Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models |
2023 |
Rohan Anil et al. |
Gemini |
Google DeepMind가 발표한 멀티모달 모델 계열로, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 입력을 처리하는 초거대 멀티모달 모델을 Ultra, Pro, Nano 세 가지 규모로 제공한다. 가장 강력한 Gemini Ultra 모델은 광범위한 벤치마크에서 32개 중 30개 항목의 최고 성능을 달성했고, 특히 MMLU 시험에서는 처음으로 인간 전문가 수준(human-expert)의 점수를 기록했으며, 실험된 20개의 멀티모달 벤치마크 모두에서 기존 최고치를 경신하였다. 이러한 강력한 모달 간 추론 및 언어 이해 능력을 바탕으로, Gemini 모델은 향후 다양한 응용 분야에서 활용될 것으로 기대된다. |
arXiv:2312.11805 |
⚠️ 3. 멀티모달 모델의 문제점 및 한계
| 문제점 |
설명 |
| 📊 데이터 부족 |
텍스트는 많지만 “이미지+텍스트” 같이 동기화된 멀티모달 데이터는 적음 |
| ⚙️ 모달 융합 복잡성 |
서로 다른 타입의 정보를 어떻게 조화롭게 연결할지 어려움 |
| 🧠 추론 난이도 |
모달 간 정보가 충돌하거나 혼동될 수 있음 (예: 이미지 설명과 텍스트 질문 불일치 등) |
| ⏱ 연산량/속도 문제 |
영상/음성은 처리량이 커서 실시간 처리 어려움 |
| 💾 메모리 비용 |
모달마다 별도 인코더가 있어 파라미터 수 증가 |
📉 4. 개발 난이도
| 요소 |
난이도 |
| 텍스트-only LLM |
⭐ (쉬움 - 데이터 많고 라이브러리 풍부) |
| 이미지 + 텍스트 (예: CLIP) |
⭐⭐ (중간 - open dataset 많음) |
| 음성 + 텍스트 (예: Whisper + LLM) |
⭐⭐⭐ (데이터 정제 필요) |
| 음성 + 이미지 + 텍스트 통합 (GPT-4o급) |
⭐⭐⭐⭐ (고난도 - 통합 설계 및 최적화 필수) |
🔧 멀티모달 모델 개발에 활용되는 기술/도구
| 분야 |
기술 예시 |
| 텍스트 |
GPT, BERT, T5 등 |
| 이미지 |
ResNet, ViT (Vision Transformer), CLIP |
| 음성 |
Whisper, Wav2Vec |
| 멀티모달 라이브러리 |
HuggingFace Transformers + Datasets, OpenFlamingo, LLaVA |
| 학습 가속화 |
LoRA, PEFT, DeepSpeed 등 |
| 융합 전략 |
Cross-Attention, Late Fusion, Early Fusion, Adapter Fusion 등 |
✅ 정리 요약
| 항목 |
설명 |
| 정의 |
다양한 모달리티(텍스트, 이미지, 음성 등)를 동시에 처리하고 이해하는 AI 모델 |
| 개발 방식 |
모달별 인코더 + 융합 레이어 + 디코더 구조 |
| 대표 모델 |
GPT-4o, Gemini, CLIP, LLaVA, Flamingo 등 |
| 문제점 |
데이터 부족, 융합 어려움, 메모리/속도 부담 |
| 개발 난이도 |
중상~고급 (모달 조합 수에 비례해 복잡도 증가) |
**멀티 모달 모델 요약
| 모델 이름 |
하는 일 |
예시 설명 |
| ViLBERT |
이미지와 문장을 동시에 이해해요 |
강아지 사진을 보며 “이게 어떤 동물이야?”라고 물으면, 이미지를 보고 “강아지”라고 대답 |
| CLIP |
이미지와 설명이 연결된 세상을 배웠어요 |
“검은 고양이”라고 썼을 때, 고양이 사진 중에 정확히 고를 수 있음 (검색, 분류에 강함) |
| Flamingo |
문장과 이미지가 섞여 나와도 자연스럽게 이해해요 |
“이 사진에서 고양이 몇 마리 있어?”처럼 텍스트 + 이미지 섞인 질문에 답함 |
| GPT-4 |
글뿐 아니라 이미지도 이해할 수 있어요 |
수학 문제를 사진으로 보여줘도 풀 수 있어요 |
| Kosmos |
글+그림+웹페이지까지 처리할 수 있는 똑똑한 모델 |
이미지가 포함된 문서나 웹사이트를 읽고 요약 가능 |
| LLaVA |
GPT에게 그림을 설명하는 법을 배운 모델이에요 |
“이 사진에 뭐가 나와?” 하면, “햇살 좋은 공원에서 뛰는 아이”처럼 GPT 스타일로 답해요 |
| ImageBind |
다양한 감각(소리, 사진, 온도, 움직임...)을 하나로 연결 |
예를 들어 “불타는 장작 사진”을 보면 → 그 장작 타는 소리를 떠올릴 수 있어요 |
| Gemini |
Google의 만능 멀티모달 모델 |
그림, 소리, 말, 심지어 영상까지 이해하는 차세대 AI (GPT-4보다 더 강력한 분야도 있어요) |