최근 AI 제품 소개에서 멀티모달 모델이라는 용어가 자주 사용되고 있지만, 많은 사람들이 일반 채팅 모델보다 어떤 기능을 갖고 있는지 잘 모릅니다. 간단히 말해, 멀티모달 모델은 단순히 텍스트를 이해하는 것뿐만 아니라, 이미지, 음성, 동영상, 심지어 문서 페이지와 같은 다양한 정보를 동시에 처리하고, 이 내용을 동일한 추론 과정에 적용할 수 있습니다. 이 때문에 AI는 사용 시나리오에서만 텍스트를 처리할 수 있는 AI와는 상당히 다릅니다.
모델이 텍스트만 처리할 수 있다면, 먼저 이미지 내용을 텍스트로 설명하거나 음성을 텍스트로 변환한 후 모델에 분석에 맡겨야 합니다. 멀티모달 모델은 한 단계 더 나아가 그래프를 직접 보고, 소리를 듣고, 표를 읽은 뒤 이 입력들을 함께 사용해 결과를 판단하고 생성할 수 있습니다.
멀티모달 모델이 텍스트 모델보다 더 강한 부분은 어디일까요?
가장 큰 차이점은 단순히 '더 많은 입력 양식을 지원한다'는 점이 아니라, 서로 다른 출처의 정보를 연결할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 사진을 업로드하고 질문을 추가하면 이미지 요소를 식별할 뿐만 아니라 텍스트의 맥락을 바탕으로 진정으로 해결하고자 하는 문제를 결정할 수 있습니다. 이 기능은 문서 해석, 이미지 이해, 영상 요약, 시각적 질의응답에 중요합니다.
어떤 시나리오가 다중 모드 가치를 가장 잘 반영하는지
일반적인 시나리오로는 스크린샷 문제 해결, 표 인식, 송장 또는 계약서 페이지 이해, 제품 이미지 분석, 음성 콘텐츠 요약, 그리고 고객 서비스와 검색을 위한 그래픽 정보 활용 등이 있습니다. 반면, 평문 모델은 명시적 글쓰기, 요약, 번역, 코드 해석 등과 같은 작업에 더 적합합니다.
모든 작업에 멀티모달 모델을 사용해야 할까요?
- 아니었다. 일반 텍스트 작업을 위한 텍스트 모델은 대체로 더 가볍고, 빠르며, 저렴합니다.
- 문제의 핵심이 이미지, 문서 페이지 또는 음성 중 하나라면, 다중 모달 모델의 장점이 더 두드러집니다.
- 모델을 선택할 때 핵심은 '누가 더 발전했는가'가 아니라 '입력 정보가 무엇인가'입니다.
따라서 다중 모달 모델과 텍스트 모델의 차이는 본질적으로 정보 처리 범위의 차이입니다. 전자는 혼합 입력이 있는 실제 작업에 더 적합하며, 후자는 여전히 많은 텍스트 기반 작업에 효율적인 선택입니다.
