멀티모달 AI란? 요즘 이런 질문을 자주 듣죠? 요즘 자주 받는 질문이죠? GPT-4는 가상 회의, 온라인 포럼, 심지어 소셜 미디어에서도 뜨거운 대화 주제인 것 같습니다. 각계 각층의 사람들이 GPT-4의 능력과 잠재력에 대해 이야기하기를 열망하는 것 같습니다.
OpenAI의 존경받는 언어 모델 라인업에 최근 추가된 GPT-4의 출시 이후 AI 커뮤니티와 그 이상은 흥분과 추측으로 떠들썩합니다. 특히 다중 모드 AI 영역에서 광범위한 고급 기능을 자랑하는 GPT-4는 연구원, 개발자 및 애호가 모두에게 상당한 관심과 관심을 불러일으키고 있습니다.
텍스트, 이미지, 사운드를 포함한 다양한 형식의 입력을 처리하고 동화하는 능력을 갖춘 GPT-4는 AI 분야의 획기적인 발전을 나타냅니다. 출시 이후 많은 사람들이 다중 모드 AI의 가능성을 탐구해 왔으며 이 주제는 여전히 뜨거운 논쟁과 많은 논의 주제로 남아 있습니다.
이 주제의 중요성을 더 잘 이해하기 위해 6개월 전으로 돌아가 보겠습니다.
Multimodal AI는 논의 중이었습니다.
“다음 시대를 위한 AI”라는 제목의 팟캐스트 인터뷰에서 OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 AI 기술의 향후 발전에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다. 토론에서 눈에 띄는 순간 중 하나는 멀티모달 모델이 곧 등장한다는 Altman의 계시였습니다.
“멀티모달”이라는 용어는 AI가 텍스트, 이미지 및 사운드를 포함한 여러 모드에서 작동하는 능력을 의미합니다. 지금까지 OpenAI와 인간의 상호 작용은 Dal-E 또는 ChatGPT를 통한 텍스트 입력으로 제한되었습니다. 그러나 다중 모드 AI의 출현으로 음성을 통한 상호 작용의 잠재력은 우리가 AI 시스템과 통신하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다.
이 새로운 기능은 AI가 명령을 듣고, 정보를 제공하고, 심지어 작업을 수행할 수 있도록 하여 기능을 크게 확장하고 보다 광범위한 사용자가 액세스할 수 있도록 합니다. GPT-4의 출시와 함께 이는 AI 환경에 중대한 변화를 가져올 수 있습니다.
머지않아 다중 모드 모델을 얻을 수 있을 것이며 새로운 가능성이 열릴 것입니다. 저는 사람들이 컴퓨터를 사용하여 작업을 수행하고, 프로그램을 사용하고, 자연어를 말하는 언어 인터페이스에 대한 아이디어를 사용할 수 있는 에이전트와 함께 놀라운 작업을 수행하고 있다고 생각합니다. 당신은 그것을 반복하고 다듬을 수 있고, 컴퓨터는 당신을 위해 그것을 할 것입니다. 아주 초기에 DALL-E와 CoPilot에서 이 중 일부를 볼 수 있습니다.
-알트만
Altman은 GPT-4가 멀티모달 AI가 될 것이라고 명시적으로 확인하지는 않았지만 그러한 기술이 곧 출시될 것이며 가까운 장래에 사용할 수 있게 될 것이라고 암시했습니다. 멀티모달 AI에 대한 그의 비전의 한 가지 흥미로운 측면은 현재 실행 불가능한 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있는 잠재력입니다.
알트만은 새로운 벤처와 직업을 위한 무수한 기회를 열어준 모바일 플랫폼과 유사점을 그려 멀티모달 AI 플랫폼이 수많은 혁신적인 가능성을 열어 우리가 살고 일하는 방식을 변화시킬 수 있다고 제안했습니다. 이 흥미진진한 전망은 AI의 변혁적 힘과 우리가 상상할 수 있는 방식으로 세상을 재구성할 수 있는 능력을 강조합니다.
GPT-4의 출시와 함께 이러한 혁신적인 가능성의 잠재력은 그 어느 때보다 가까워졌으며 출시의 영향은 앞으로 몇 년 동안 느껴질 수 있습니다.
… 저는 이것이 엄청난 추세가 될 것이라고 생각하며 매우 큰 기업은 이것을 인터페이스로 사용하고 더 일반적으로 구축될 것입니다. [I think] 이 매우 강력한 모델은 모바일 이후로 우리가 실제로 가지지 못한 진정한 새로운 기술 플랫폼 중 하나가 될 것입니다. 그리고 그 직후에는 항상 새로운 회사가 폭발적으로 증가하므로 멋질 것입니다. 진정한 멀티모달 모델이 작동하게 될 것이라고 생각합니다. 따라서 텍스트와 이미지뿐만 아니라 하나의 모델에 있는 모든 형식이 사물 간에 쉽게 유동적으로 이동할 수 있습니다.
-알트만
자가 학습 AI가 가능합니까?
최근 몇 년 동안 AI 연구 분야가 상당한 발전을 이루었지만 상대적으로 주목을 받지 못한 분야 중 하나는 자가 학습 AI의 개발입니다. 현재 모델은 증가된 훈련 데이터에서 새로운 능력이 발생하는 “창출”이 가능하지만 진정한 자가 학습 AI는 큰 도약을 의미합니다.
OpenAI의 Altman은 훈련 데이터의 크기에 의존하지 않고 스스로 능력을 배우고 업그레이드할 수 있는 AI에 대해 말했습니다. 이러한 종류의 AI는 회사가 증분 업데이트를 릴리스하는 기존의 소프트웨어 버전 패러다임을 초월하고 대신 자율적으로 성장하고 개선합니다.
Altman은 GPT-4가 이 기능을 보유할 것이라고 확인하지는 않았지만 OpenAI가 이를 위해 노력하고 있으며 전적으로 가능성의 영역 내에 있다고 제안했습니다. 자가 학습 AI에 대한 아이디어는 AI와 우리 세계의 미래에 광범위한 영향을 미칠 수 있는 흥미로운 아이디어입니다.
이 개발이 성공하면 기계가 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 독립적으로 학습하고 자신의 능력을 향상시키는 AI의 새로운 시대를 열 수 있습니다. 그러한 돌파구는 의학에서 금융, 운송에 이르기까지 수많은 분야에 혁명을 일으킬 수 있으며 우리가 거의 상상할 수 없는 방식으로 우리가 살고 일하는 방식을 바꿀 수 있습니다.
GPT-4는 여기 있습니다
많은 기대를 모으고 있는 GPT-4 릴리스는 이제 일부 Plus 구독자에게 제공되며 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오를 포함한 다양한 입력을 받아들이고 텍스트 기반 응답을 제공하는 최첨단 다중 모드 언어 모델을 자랑합니다.
OpenAI는 GPT-4를 딥 러닝을 확장하려는 노력의 중요한 이정표로 지정했으며 많은 실제 시나리오에서 인간의 성능을 능가할 수는 없지만 수많은 전문 및 학술 벤치마크에서 인간 수준의 성능을 입증했습니다.
GPT-3 AI 기술을 활용하여 인터넷에서 수집한 데이터를 기반으로 검색 쿼리에 대해 사람과 같은 응답을 생성하는 대화형 챗봇인 ChatGPT의 인기는 11월 30일 출시 이후 급증했습니다.
ChatGPT의 출시는 기술 대기업인 Microsoft와 Google 간의 AI 군비 경쟁을 촉발시켰습니다. 두 회사는 콘텐츠 생성 AI 기술을 인터넷 검색 및 사무 생산성 제품에 통합하기 위해 경쟁하고 있습니다.
GPT-4의 출시와 기술 거인 간의 지속적인 경쟁은 AI의 중요성이 커지고 있으며 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 강조합니다.
다중 모드 AI에 대한 보다 기술적이고 심층적인 탐구를 원하는 분들을 위해 주제에 대해 더 깊이 파고들고 인공 지능 분야의 이 획기적인 개발에 대해 자세히 알아보도록 초대합니다.
멀티모달 AI란?
Multimodal AI는 텍스트, 음성, 이미지 및 비디오와 같은 다양한 모드 또는 양식의 다양한 입력을 처리하고 이해할 수 있는 매우 다재다능한 유형의 인공 지능입니다. 이 고급 기능을 통해 다양한 형태의 데이터를 인식하고 해석할 수 있으므로 다양한 상황에 더 유연하고 적응할 수 있습니다.
기본적으로 다중 모드 AI는 인간처럼 “보고” “듣고” “이해”하여 주변 세계와 보다 자연스럽고 직관적인 상호 작용을 촉진합니다. 이 획기적인 기술은 인공 지능 분야에서 중요한 진전을 나타내며 의료에서 교육, 운송에 이르기까지 수많은 산업과 분야를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
다중 모드 AI 애플리케이션
Multimodal AI는 수많은 산업과 분야에 걸친 방대한 기능을 보유하고 있습니다. 다음은 이 획기적인 기술이 달성할 수 있는 몇 가지 예입니다.
- 음성 인식: Multimodal AI는 음성 언어를 이해하고 전사할 수 있으며 자연어 처리 및 음성 명령을 통해 사용자와의 상호 작용을 용이하게 합니다.
- 이미지 및 비디오 인식: Multimodal AI는 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 분석하고 해석하여 개체, 사람 및 활동을 식별할 수 있습니다.
- 텍스트 분석: Multimodal AI는 자연어 처리, 감정 분석 및 언어 번역을 포함하여 작성된 텍스트를 처리하고 이해할 수 있습니다.
- 다중 모드 통합: Multimodal AI는 다양한 양식의 입력을 통합하여 상황을 보다 완벽하게 이해할 수 있습니다. 예를 들어 시각적 및 청각적 신호를 활용하여 사람의 감정을 인식할 수 있습니다.
이는 우리가 기술과 상호 작용하고 세상을 탐색하는 방식에 혁명을 가져올 다중 모드 AI의 방대한 잠재력을 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다. 가능성은 무한하며 앞으로 몇 년 동안 이 분야에서 상당한 발전과 돌파구를 볼 것으로 기대할 수 있습니다.
다중 모드 AI는 어떻게 작동합니까?
다중 모드 신경망은 일반적으로 오디오, 시각 또는 텍스트 데이터와 같은 다양한 입력 양식을 전문으로 하는 여러 단일 모드 신경망으로 구성됩니다. 이러한 네트워크의 예는 시청각 모델로, 두 개의 개별 네트워크로 구성됩니다. 하나는 시각적 데이터용이고 다른 하나는 오디오 데이터용입니다. 이러한 개별 네트워크는 인코딩이라는 프로세스를 통해 각각의 입력을 독립적으로 처리합니다.
유니모달 인코딩이 완료되면 각 모델에서 추출한 정보를 결합해야 합니다. 기본 연결에서 어텐션 메커니즘 사용에 이르기까지 다양한 융합 기술을 사용할 수 있습니다. 다중 모드 데이터 융합은 이러한 모델에서 성공을 달성하는 데 중요한 요소입니다.
융합 단계 후 최종 단계에는 인코딩되고 융합된 정보를 받아들이고 특정 작업에 대해 훈련되는 “결정” 네트워크가 포함됩니다.
결국 다중 모드 아키텍처는 각 입력 양식에 대한 단일 모드 인코더, 서로 다른 양식의 기능을 결합하는 융합 네트워크 및 융합된 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 분류기의 세 가지 필수 구성 요소로 구성됩니다. AI에 대한 이 정교한 접근 방식을 통해 기계는 다양한 소스의 복잡한 데이터를 처리하고 해석하여 우리 주변 세계와의 보다 자연스럽고 직관적인 상호 작용을 촉진합니다.
다중 모드 AI와 다른 모델 비교
Multimodal AI는 한 번에 한 가지 유형의 데이터만 처리할 수 있는 기존 AI 모델에 비해 몇 가지 장점이 있습니다. 이러한 이점은 다음과 같습니다.
- 향상된 정확도: 다양한 양식의 입력을 결합함으로써 다중 모드 AI는 예측 및 분류의 정확도를 개선하여 보다 신뢰할 수 있는 결과를 생성할 수 있습니다.
- 다재: Multimodal AI는 여러 유형의 데이터를 처리할 수 있으므로 다양한 상황과 사용 사례에 더 잘 적응할 수 있습니다.
- 자연스러운 상호 작용: 다중 모드 AI는 여러 양식을 통합하여 인간이 서로 소통하는 방식과 유사하게 보다 자연스럽고 직관적인 방식으로 사용자와 상호 작용할 수 있습니다.
이러한 이점으로 인해 다중 모드 AI는 인공 지능 분야의 게임 체인저가 되어 보다 원활하고 효과적인 기술 상호 작용을 가능하게 하고 다양한 산업 및 분야에서 상당한 발전 가능성을 제공합니다.
다중 모드 AI의 중요성
다중 모드 AI의 출현은 우리가 기술 및 기계와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가진 중요한 발전입니다. 다양한 방식을 통해 보다 자연스럽고 직관적인 상호 작용을 허용함으로써 다중 방식 AI는 보다 원활하고 개인화된 사용자 경험을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 다음과 같은 다양한 산업 분야에서 응용할 수 있는 막대한 잠재력을 가지고 있습니다.
- 보건 의료: Multimodal AI는 의사와 환자, 특히 이동이 제한적이거나 모국어가 아닌 사람들이 보다 효과적으로 의사 소통하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 교육: Multimodal AI는 학생의 개별 요구 사항과 학습 스타일에 맞는 보다 개인화된 대화식 교육을 제공하여 학습 결과를 향상시킬 수 있습니다.
- 오락: Multimodal AI는 비디오 게임, 영화 및 기타 형태의 미디어에서 보다 몰입감 있고 매력적인 경험을 만들 수 있습니다. 여러 양식을 통합함으로써 이러한 경험은 더욱 현실적이고 상호 작용하며 감정적으로 매력적이 되어 우리가 엔터테인먼트를 소비하는 방식을 변화시킬 수 있습니다.
떠오르는 새로운 비즈니스 모델
Multimodal AI는 사용자 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 비즈니스 모델과 수익원을 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.
- 음성 어시스턴트: Multimodal AI는 음성, 텍스트 및 시각적 디스플레이를 통해 사용자와 상호 작용할 수 있는 보다 정교하고 개인화된 음성 도우미를 활성화할 수 있습니다. 이 기술은 사용자 참여를 개선하고 기업이 고객과 상호 작용할 수 있는 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.
- 스마트 홈: Multimodal AI는 사용자의 선호도와 행동을 이해하고 적응할 수 있는 보다 지능적이고 반응이 빠른 집을 만들 수 있습니다. 이는 홈 자동화 및 관리를 개선하는 새로운 제품 및 서비스로 이어져 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
- 가상 쇼핑 도우미: Multimodal AI는 고객이 음성 및 시각적 상호 작용을 통해 쇼핑 경험을 탐색하고 개인화하도록 도울 수 있습니다. 이 기술은 소비자에게 보다 매력적이고 효율적인 쇼핑 경험을 제공하는 동시에 기업이 제품을 마케팅하고 판매할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.
새로운 비즈니스 모델과 수익원을 창출할 수 있는 다중 모드 AI의 잠재력은 상당하며 그 응용 프로그램은 우리의 상상력에 의해서만 제한됩니다. 우리가 이 기술을 계속 탐구하고 개발함에 따라 비즈니스 및 상업의 미래에 가져올 많은 혁신적인 솔루션과 가능성을 보는 것은 흥미로울 것입니다.
예를 들어 ChatGPT는 미래에 고용되는 열쇠가 될 수 있습니다.
AI가 미래를 지배할 것인가?
AI 기술의 미래는 연구원들이 보다 발전되고 정교한 AI 모델을 만드는 새로운 방법을 탐구하는 흥미진진한 개척지입니다. 다음은 몇 가지 주요 초점 영역입니다.
- 자가 학습 AI: AI 연구자들은 인간의 개입 없이 스스로 학습하고 개선할 수 있는 AI를 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 다양한 작업과 상황을 처리할 수 있는 적응력과 탄력성이 뛰어난 AI 모델을 만들 수 있습니다. 자가 학습 AI의 개발은 또한 로봇 공학, 의료 및 자율 시스템과 같은 분야에서 새로운 돌파구로 이어질 수 있습니다.
- 다중 모드 AI: 앞서 논의한 바와 같이 다중 모드 AI는 우리가 기술 및 기계와 상호 작용하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI 전문가들은 여러 양식의 입력을 이해하고 처리할 수 있는 보다 정교하고 다재다능한 다중 모드 AI 모델을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이 기술이 발전함에 따라 의료 및 교육에서 엔터테인먼트 및 고객 서비스에 이르기까지 광범위한 산업 및 분야를 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다.
- 윤리 및 거버넌스: AI가 더욱 강력해지고 보편화됨에 따라 AI가 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 하는 것이 필수적입니다. AI 연구자들은 인간의 가치와 우선순위에 부합하는 보다 투명하고 책임 있는 AI 시스템을 만드는 방법을 모색하고 있습니다. 여기에는 편견, 프라이버시, 보안과 같은 문제를 해결하고 AI가 사회 전체에 이익이 되도록 사용되도록 보장하는 것이 포함됩니다.
자가 학습 AI는 어떻게 만드나요?
AI 연구자들은 독립적으로 학습할 수 있는 AI를 만들기 위한 다양한 접근 방식을 모색하고 있습니다. 유망한 연구 분야 중 하나는 강화 학습으로, 환경의 피드백을 기반으로 결정을 내리고 조치를 취하도록 AI 모델을 가르치는 것과 관련이 있습니다. 이러한 유형의 학습은 최선의 행동 방침이 항상 명확하지 않은 복잡하고 역동적인 상황에 특히 유용합니다.
자가 학습 AI에 대한 또 다른 접근 방식은 비지도 학습으로, AI 모델이 구조화되지 않은 데이터에 대해 교육을 받고 해당 데이터를 사용하여 자체적으로 패턴과 관계를 찾습니다. 이 접근 방식은 모든 데이터에 수동으로 레이블을 지정하고 분류하는 것이 불가능할 수 있는 이미지나 텍스트와 같은 많은 양의 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다.
AI 연구자들은 이러한 접근 방식과 다른 접근 방식을 결합하여 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있는 보다 발전되고 자율적인 AI 모델을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 이를 통해 AI는 새로운 상황과 작업에 더 잘 적응하고 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 궁극적으로 목표는 복잡한 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 자체 솔루션에서 학습하고 개선할 수 있는 AI 모델을 만드는 것입니다.
GPT-4는 얼마나 “다중 모드”입니까?
오픈에이아이(OpenAI)가 많은 기대와 추측 끝에 최신 AI 언어 모델인 GPT-4를 공개했다. 모델의 입력 양식 범위는 일부가 예측한 것보다 더 제한적이지만 다중 모드 AI에서 획기적인 발전을 제공하도록 설정되었습니다. GPT-4는 텍스트 및 시각적 입력을 동시에 처리하여 정교한 수준의 이해력을 보여주는 텍스트 기반 출력을 제공합니다. 이는 몇 년 동안 모멘텀을 구축해 온 AI 언어 모델 개발에서 중요한 이정표가 되었으며 마침내 최근 몇 달 동안 주류의 관심을 끌었습니다.
OpenAI의 획기적인 GPT 모델은 2018년 원본 연구 논문이 발표된 이후 AI 커뮤니티의 상상력을 사로잡았습니다. 주로 인터넷에서 가져온 다음 통계 패턴을 분석합니다. 이 접근 방식을 통해 모델은 쓰기를 생성 및 요약하고 번역 및 코드 생성과 같은 다양한 텍스트 기반 작업을 수행할 수 있습니다.
GPT 모델의 오용 가능성에 대한 우려에도 불구하고 OpenAI는 2022년 후반에 GPT-3.5를 기반으로 하는 ChatGPT 챗봇을 출시하여 더 많은 사람들이 이 기술에 접근할 수 있도록 했습니다. 이러한 움직임은 Bing 검색 엔진의 일부인 Bing을 포함하여 자체 AI 챗봇으로 빠르게 뒤따르는 Microsoft 및 Google과 같은 다른 주요 업체와 함께 기술 산업에서 흥분과 기대의 물결을 촉발했습니다. 이러한 챗봇의 출시는 AI의 미래를 형성하는 데 GPT 모델의 중요성이 커지고 있으며 우리가 기술과 소통하고 상호 작용하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
AI 언어 모델의 접근성이 높아짐에 따라 다양한 분야에서 새로운 과제와 이슈를 제시하고 있습니다. 예를 들어, 교육 시스템은 고품질의 대학 에세이를 생성할 수 있는 소프트웨어로 어려움을 겪었고 온라인 플랫폼은 AI 생성 콘텐츠 유입을 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 저널리즘에서 AI 쓰기 도구의 초기 적용조차도 문제에 직면했습니다. 그럼에도 불구하고 전문가들은 부정적인 영향이 처음에 두려워했던 것보다 덜 심각하다고 제안합니다. 새로운 기술과 마찬가지로 AI 언어 모델의 도입은 기술의 이점을 극대화하고 부작용을 최소화하기 위해 신중한 고려와 적응이 필요합니다.
OpenAI에 따르면 GPT-4는 6개월간의 안전 교육을 받았으며 내부 테스트에서 “GPT-3.5보다 허용되지 않는 콘텐츠 요청에 응답할 가능성이 82% 적고 사실적인 응답을 할 가능성이 40% 더 높습니다. ”
최종 단어
원래 질문으로 돌아가서 멀티모달 AI란 무엇입니까? GPT-4의 최근 릴리스는 다중 모드 AI를 이론의 영역에서 현실로 가져왔습니다. GPT-4는 다양한 양식의 입력을 처리하고 통합하는 기능을 통해 AI 및 그 이상 분야에 대한 가능성과 기회의 세계를 열었습니다.
이 획기적인 기술의 영향은 의료 및 교육에서 엔터테인먼트 및 게임에 이르기까지 여러 산업으로 확장될 것으로 예상됩니다. Multimodal AI는 우리가 기계와 상호 작용하는 방식을 변화시켜 보다 자연스럽고 직관적인 커뮤니케이션과 협업을 가능하게 합니다. AI 모델이 복잡한 작업을 처리하고 전반적인 효율성을 개선하는 데 더욱 능숙해짐에 따라 이러한 발전은 작업의 미래와 생산성에 중요한 영향을 미칩니다.
다중 모드 AI의 기능에 대해 자세히 알아보려면 GPT-4와 GPT-3.5에 대한 ChatGPT 프롬프트 비교를 확인하는 것을 잊지 마십시오.
Source: 멀티모달 AI란 무엇인가: GPT-4, 애플리케이션 등