다중모달 대형 언어 모델의 새로운 도전
다중모달 대형 언어 모델(Multimodal Large Language Models, MLLMs)은 전통적인 언어 및 비전 작업을 넘어 다양한 분야에서 그 역량을 입증하고 있습니다. 이 연구에서는 MLLM을 다양한 실체와 행동 공간에 어떻게 적절히 적용할 수 있는지를 탐구합니다.
- 최근 연구에 따르면 다중모달 모델은 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 비디오 이해 등 복잡한 작업에서 주요한 발전을 이루고 있으며, 이는 인간 수준의 지능 달성에 한 발 더 가까워졌음을 시사합니다.
- 예를 들어, OpenAI의 GPT-4는 복합적인 언어-비전 테스트인 Visual Question Answering(VQA)에서 높은 성능을 기록하였으며, 이는 다중모달 처리가 정보의 통합적 이해에 얼마나 기여할 수 있는지를 보여줍니다.
MLLM의 다중모달 세계 지식 활용
MLLM의 다중모달 세계 지식을 활용하여 다양한 실체와 관련된 행동 공간에 접목하는 방법을 연구했습니다. 이를 통해 모델이 보다 현실적인 문제를 해결할 수 있도록 돕고자 했습니다.
- DeepMind의 MuZero와 같은 모델은 다중모달 세계 지식을 활용하여 게임 환경에서 기존 방법들보다 뛰어난 성과를 내고 있습니다. 이는 복잡한 연관성을 이해하고 다중매체 데이터를 통한 학습 최적화를 보여줍니다.
- 실제 애플리케이션 중 하나는 자연재해 대응에서 드론과 연계된 MLLM을 활용하여 시각 정보를 바탕으로 신속한 결정을 내리는 것입니다. 이는 다양한 데이터 소스 통합이 시급한 상황에서 의사결정 지원 시스템으로 작용할 수 있음을 나타냅니다.
연속 및 이산 행동 공간의 적합성
연속적 행동에서는 학습된 토큰화가 충분한 모델링 정밀도를 제공하여 다운스트림 작업에서 최고의 성능을 발휘한다는 것을 확인했습니다. 이산적 행동에서는 MLLM의 고유 출력 토큰 공간과 의미론적으로 정렬된 행동이 최강의 성능을 나타냅니다.
- 자율주행 자동차의 경우, 연속적 행동 공간에서 MLLM이 적용되며, 실시간 데이터와 연계하여 고정밀 경로 계획 및 실시간 장애물 회피를 가능하게 합니다.
- 이산적 행동 공간에서는 챗봇 및 가상 비서와 같은 시스템에서, 다양한 사용자 요청을 처리하기 위한 모델의 능력이 향상되어, 더욱 자연스러운 대화 인터페이스를 구축할 수 있게 됩니다.
다양한 환경에서의 실험 결과
이 연구는 5개의 다른 환경에서 7가지 행동 공간 어댑터를 철저히 연구하여 총 114개 이상의 구현된 작업을 포함합니다. 이를 통해 얻은 교훈은 MLLM의 실제 적용 가능성을 크게 확대할 수 있는 중요한 기초가 됩니다.
- 여러 환경에서의 실험은 로봇 공학, 의료, 금융 등 다양한 산업 분야에서 MLLMs의 도입 가능성을 제시합니다. 특히, MLLM은 병원에서의 영상 판독을 통해 진단의 정확도를 높이거나, 금융 시장의 복잡한 데이터 분석에 활용될 수 있습니다.
- 이러한 실험은 또한 MLLM이 잠재적으로 자율 로봇 시스템의 핵심으로 자리잡을 수 있음을 보여주며, 이는 인간의 감독 없이도 다양한 상황에서 자동으로 반응할 수 있는 능력을 발전시킵니다.
일반화된 구현 에이전트(GEA) 도입
MLLM을 일반화된 구현 에이전트(Generalist Embodied Agent, GEA)로 적응시키는 과정을 도입했습니다. GEA는 하나의 통합된 모델로, 다양한 환경에서 스스로를 적절히 적용할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
- GEA는 AI 관점에서 주목 받는 것이 다양한 웨어러블 디바이스 및 스마트 홈 기술과 융합하여 사람들에게 보다 직관적이고 맞춤형의 지원을 제공할 수 있기 때문입니다.
- 각기 다른 환경에 대한 적응에 있어서, GEA의 다양한 응용이 가능해지며, 이는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)의 혁신을 촉진시킬 수 있습니다. 예를 들어, 음성 인터페이스와의 직접적인 상호작용을 통해 더 나은 사용자 경험이 가능해집니다.
LLM 에이전트의 실세계 문제 해결 잠재력
대형 언어 모델(LLM) 에이전트는 다양한 행동을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 현실 세계의 도전 과제를 해결할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. LLM 에이전트는 보통 JSON이나 텍스트 형식으로 행동을 생성하도록 유도되며, 이는 제한된 행동 공간과 유연성 부족으로 인한 제약을 받을 수 있습니다.
- IBM의 Watson은 의료 분야에서 디지털 어시스턴트 역할을 수행하며, LLM을 기반으로 암 치료 옵션 추천 및 환자 데이터 분석에 기여하고 있습니다. 이는 실질적인 문제 해결에 있어 LLM의 가치를 입증하는 실제 사례입니다.
- 그러나 LLM의 효율적 활용을 위해서는 메모리 사용, 컴퓨터 자원 최적화 및 데이터 프라이버시 문제 해결이 필요하며, 이는 지속적인 연구와 기술 발전을 통해 개선되고 있습니다.
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