멀티모달 VLM 기술 동향

이 게시물은 멀티모달 VLM(Vision-Language Model) 기술의 개념, 발전 배경, 활용 분야와 아키텍처, 최신 동향 및 주요 기업들의 경쟁 상황을 종합적으로 다룹니다.

VLM의 개념과 필요성

• 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI 모델
• LLM의 한계를 보완하며 문서 인식, 이미지 설명, 질의응답 등에 활용
• 텍스트 기반 모델만으로는 해결하기 어려운 다양한 멀티미디어 데이터 처리

주요 활용 분야

• 이미지 캡셔닝, 문서 기반 질의응답, 문서 요약, 제품 설명 생성 등

기술 동향 및 기업 현황

• OpenAI, Google, Anthropic, 네이버 등에서 다양한 VLM 모델 개발 및 서비스 제공
• 아키텍처는 Vision Encoder와 Language Model의 융합 방식을 중심으로 발전 중
• Fine-tuning과 경량화, 지식 증류 등 성능 개선 시도 진행

장단점 및 도입 고려사항

• 장점: 멀티태스킹, zero-shot 학습, 자연어 출력, 시각+언어 통합 추론 가능
• 단점: 높은 연산 비용, 추론 속도 제한, 환각 가능성, 도메인 편향 문제 존재
• 도입 시 인프라, 모델 크기, 데이터 수집과 특화 개발을 신중히 고려해야 함