(IT와경영정보시스템, 공통) 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM과 LMM을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.

I. 서론1

인공지능(AI) 분야에서 자연어 처리(NLP)는 점차 중요성이 커지고 있으며, 그 과정에서 등장한 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 대규모 멀티모달 모델(LMM, Large Multimodal Model)은 특히 주목받고 있다. 대규모 언어 모델은 주로 텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 데 최적화되어 있으며, 대표적으로 OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 BERT 모델이 있다. 이들 모델은 방대한 양의 데이터로 사전학습(pre-training)을 통해 언어의 패턴과 구조를 학습하고, 이후 특정 작업에 맞게 미세조정(fine-tuning)되는 과정을 거친다. 이러한 특성 덕분에 LLM은 다양한 자연어 처리 작업에서 최첨단 성능을 기록하고 있으며, 언어 이해, 기계 번역, 질문 응답 및 대화 시스템 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 반면, 대규모 멀티모달 모델은 단순히 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등의 다양한 형태의 데이터를 처리하고 통합할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이러한 모델은 자연어 처리뿐만 아니라 컴퓨터 비전 및 음성 인식 등 여러 다른 AI 분야에서의 작업을 수월하게 수행하여 멀티모달 인터페이스 및 애플리케이션을 가능하게 한다. 이러한…(생략)