On Path to Multimodal Generalist: General-Level and General-Bench

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"모든 종류의 데이터를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능, 즉 인간 수준의 AI는 언제쯤 가능할까?"
 

Multimodal Large Language Model (MLLM)는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 특정 모달리티에 특화된 모델들이 대부분 제한된 모달리티 지원에 초점을 맞춘 것과는 달리, MLLM은 모든 모달리티를 포괄하는 일반주의를 지향합니다.

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기존 모델의 성능 향상" 수준을 넘어서, 모든 모달리티에서의 일관된 이해와 생성 능력 안에서 사용자의 다양한 요구에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 능력은 진정한 '모달리티의 경계를 허무는' AI가 나타난 거죠.

✅ 어떻게 작동하나요? – MLLM의 핵심 아이디어

MLLM가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "Synergy"입니다. Synergy는 모델이 이해와 생성, 그리고 여러 모달리티 간에 일관된 능력을 유지하는지를 측정하는 개념입니다.
 

이러한 Synergy는 실제로 General-Level 평가 프레임워크로 구현되며, 이를 통해 MLLM의 강점을 다양한 모달리티와 태스크에서의 일관된 성능으로 설명하는 게 MLLM의 강점입니다.

이 모델은 총 5단계의 성능 평가 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 이해 단계 – 다양한 모달리티의 데이터를 이해하는 능력을 평가합니다.
• 생성 단계 – 여러 모달리티에서 데이터를 생성하는 능력을 평가합니다.
• 일관성 단계 – 이해와 생성 간의 일관성을 평가합니다.
• 모달리티 확장 단계 – 지원 가능한 모달리티의 범위를 평가합니다.
• 종합 평가 단계 – 모든 평가 결과를 종합하여 모델의 일반성을 평가합니다.

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

MLLM의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

1. Synergy
이는 이해와 생성 능력의 일관성을 측정하는 개념입니다. 기존의 모달리티별로 분리된 평가 방식과 달리, Synergy를 통해 모델의 전반적인 능력을 종합적으로 평가할 수 있습니다. 특히 General-Level 프레임워크를 통해 성능과 효율 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

2. General-Bench
General-Bench의 핵심은 다양한 모달리티와 태스크를 포괄하는 평가 벤치마크입니다. 이를 위해 700개 이상의 태스크와 325,800개의 인스턴스를 포함한 방대한 데이터셋을 도입했으며, 이는 MLLM의 성능을 다각도로 평가할 수 있는 장점과 의의로 이어졌습니다. 실제 적용 사례나 구현 세부사항을 통해 그 효과를 입증했습니다.

3. 다중 모달리티 지원
마지막으로 주목할 만한 점은 다중 모달리티 지원입니다. 다양한 모달리티 간의 전환과 통합을 가능하게 하는 기술로, 특히 특정 상황에서의 장점을 제공합니다.

✅ 실험 결과와 성능 분석

MLLM의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

1. Synergy 평가에 대한 성능
다양한 모달리티에서의 이해와 생성 능력을 평가한 결과, 기존 모델들과 비교했을 때 일관된 성능 향상을 보여줍니다. 특히 모달리티 간의 전환에서 주목할 만한 세부 결과가 인상적입니다.

2. General-Bench에서의 결과
다양한 태스크와 모달리티에서의 평가에서는 기존 접근 방식들에 비해 차별화된 성능 특성을 보여주었으며, 특히 종합적인 이해와 생성 능력에서 강점을 보였습니다.

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 구체적인 사용 사례와 결과를 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

이러한 실험 결과들은 MLLM가 다양한 모달리티와 태스크에서의 일관된 성능을 통해 주요 목표를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 핵심 성과는 향후 응용 분야와 발전 방향에 중요한 시사점을 제공합니다.

✅ 성능은 어떨까요?

MLLM는 General-Level와 General-Bench라는 첨단 벤치마크에서 각각 높은 성능을 기록했습니다. 이는 기존 모델들 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 모달리티를 지원하는 시나리오에서, 특히 이해와 생성 능력에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "완전한 인간 수준의 AI" 영역에서는 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

MLLM는 단지 새로운 모델이 아니라, "다중 모달리티 일반주의"라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 다양한 모달리티의 통합, 예를 들면 의료 데이터 분석, 자동차 자율 주행까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 의료 분야: 다양한 의료 데이터를 통합 분석하여 진단 및 치료에 활용할 수 있습니다.
• 자율 주행: 차량의 다양한 센서 데이터를 통합하여 안전한 주행을 지원합니다.
• 엔터테인먼트: 다양한 미디어 형식을 통합하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

이러한 미래가 MLLM로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

MLLM에 입문하려면, 기본적인 머신러닝과 다중 모달리티 처리에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 프로젝트 페이지에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 데이터 수집 및 전처리 작업도 병행되어야 합니다.

✅ 마치며

MLLM는 단순한 기술적 진보를 넘어, 다중 모달리티 AI의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 산업과 사회의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, MLLM는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

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✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

SVAD: From Single Image to 3D Avatar via Synthetic Data Generation with Video Diffusion and Data Augmentation
- 논문 설명: 단일 이미지에서 고품질의 애니메이션 가능한 3D 인간 아바타를 생성하는 것은 단일 관점에서 완전한 3D 정보를 재구성하는 고유한 어려움 때문에 컴퓨터 비전 분야에서 여전히 중요한 도전 과제로 남아 있습니다.
- 저자: Yonwoo Choi
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DiffusionSfM: Predicting Structure and Motion via Ray Origin and Endpoint Diffusion
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- 저자: Qitao Zhao, Amy Lin, Jeff Tan, Jason Y. Zhang, Deva Ramanan, Shubham Tulsiani
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