1-3. LLM의 확장: 인식과 행동의 미래

Human-analog 2024. 10. 2. 06:40

1.4 LLM의 미래: 인식과 행동의 확장

LLM은 단순한 텍스트 생성 모델에서 더 넓은 범위로 확장될 가능성이 있어요. 앞으로는 텍스트 처리를 넘어 인식하고 행동하는 AI로 발전할 수 있죠.

1.4.1 인식과 행동의 확장

인식: 현재 LLM은 주로 텍스트 데이터를 인식하고 이해하는 데 집중하고 있어요. 하지만 이미지, 비디오, 소리 같은 멀티모달 데이터를 인식하고 처리하는 방향으로 발전할 수 있어요. 즉, LLM이 텍스트뿐만 아니라 다양한 데이터 소스에서 정보를 추출하고 처리할 수 있는 능력을 갖추게 된다는 의미죠.

행동: LLM이 단순히 답을 생성하는 것을 넘어, 특정 작업을 수행하거나 목표를 달성하는 방식으로도 발전할 수 있어요. 예를 들어, AI가 지시를 받고 물리적인 작업을 하거나 특정 애플리케이션 내에서 자동화된 작업을 실행할 수 있게 될 거예요.

요약:
LLM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오 등 다양한 데이터를 인식하고, 단순한 답변 생성에서 행동을 수행하는 방향으로 발전할 수 있어요.
용어설명:
- 인식: LLM이 텍스트 외의 데이터, 예를 들어 이미지나 비디오 같은 다양한 형태의 데이터를 이해하는 것을 의미해요.
- 행동: LLM이 단순한 답변 생성 외에도 특정 작업을 수행하거나 자동화된 행동을 하는 것을 뜻해요.

실습 4: 멀티모달 모델 CLIP 실습

이번 실습에서는 LLM이 텍스트와 이미지를 연결하는 능력을 배우기 위해, CLIP 모델을 실습해볼 거예요. CLIP은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 그 관계를 학습하는 모델이에요.

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
from PIL import Image
import requests

# CLIP 모델과 프로세서 불러오기
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

# 이미지 불러오기
url = "https://example.com/sample-image.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 텍스트 입력
inputs = processor(text=["이 이미지는 무엇을 나타내나요?"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)

# 모델을 사용해 이미지와 텍스트 관계 분석
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
logits_per_text = outputs.logits_per_text

# 결과 출력
print("이미지와 텍스트 간의 관련성 점수:", logits_per_image)

이 코드는 CLIP 모델을 사용해 이미지를 분석하고 이미지와 텍스트의 관련성을 평가하는 방식이에요. AI가 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 그 관계를 학습하는 과정을 실습하게 될 거예요.

요약:
CLIP 모델은 텍스트와 이미지를 연결해 그 관계를 학습하는 방식으로, LLM의 확장 가능성을 보여줘요.
용어설명:
- CLIP: 텍스트와 이미지를 동시에 학습하여 그 관계를 이해하는 모델이에요. 멀티모달 데이터를 처리하는 데 강점을 가지고 있어요.

정리

LLM은 텍스트 외에도 이미지, 비디오 등 다양한 데이터를 인식하고, 텍스트 생성에서 행동 수행까지 확장될 가능성이 있어요.
멀티모달 인식은 LLM이 다양한 데이터 소스를 처리할 수 있도록 발전하는 중요한 요소예요.
LLM은 앞으로 단순 답변 생성을 넘어서 자동화된 작업 수행이나 물리적 행동까지 가능하게 될 거예요.
CLIP은 텍스트와 이미지를 연결해 그 관계를 학습하는 모델로, LLM의 미래적 확장 가능성을 잘 보여주는 예시예요.