ㅁ 파운데이션 모델 혁신

ㅇ 정의:
대규모 데이터를 학습하여 다양한 태스크에 일반화된 성능을 제공하는 모델을 설계하고 발전시키는 과정.

ㅇ 특징:
– 모델 크기가 매우 크며, 다양한 도메인 데이터를 학습.
– 사전 학습(pretraining)과 미세 조정(fine-tuning) 과정을 포함.
– 멀티모달 처리 능력을 통해 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 입력 형식에 대응 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 여러 도메인에서 공통적으로 사용할 수 있는 모델이 필요한 경우.
– 데이터가 방대하고 다양한 형식으로 구성된 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 파운데이션 모델의 정의를 지나치게 좁게 해석하거나, 특정 도메인 전용 모델과 혼동하는 경우.
– 멀티모달 처리 능력의 범위를 과대평가하거나 과소평가하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 파운데이션 모델은 다양한 도메인에서 일반화된 성능을 제공한다.
– X: 파운데이션 모델은 특정 도메인 전용으로 설계된다.

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1. Mixture-of-Modalities FM

ㅇ 정의:
텍스트, 이미지, 음성 등 서로 다른 모달리티 데이터를 통합하여 학습하고 처리할 수 있는 파운데이션 모델의 한 유형.

ㅇ 특징:
– 여러 모달리티 데이터를 동시에 처리 가능.
– 모달리티 간 상호작용을 학습하여 높은 표현력을 가짐.
– 데이터 모달리티별로 특화된 서브모델을 통합하여 구성.

ㅇ 적합한 경우:
– 텍스트와 이미지를 동시에 이해해야 하는 태스크(예: 이미지 캡셔닝).
– 음성과 텍스트를 결합한 자연어 처리 태스크(예: 음성-텍스트 번역).

ㅇ 시험 함정:
– 단일 모달리티만 처리 가능한 모델과 혼동하는 경우.
– 모달리티 간 상호작용의 중요성을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Mixture-of-Modalities FM은 텍스트와 이미지를 동시에 처리할 수 있다.
– X: Mixture-of-Modalities FM은 단일 모달리티 데이터만 처리할 수 있다.

ㅁ 추가 학습 내용

1. 파운데이션 모델 혁신 사례:
– GPT-4: 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 언어 모델로, 대규모 데이터를 바탕으로 문맥 이해와 생성 능력을 향상시킨 사례입니다. 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 작업에서 활용됩니다.
– DALL-E: 이미지 생성 모델로, 텍스트 설명을 기반으로 독창적인 이미지를 생성하는 능력을 갖추고 있습니다. 텍스트와 이미지를 연결하는 능력이 뛰어납니다.
– CLIP: 텍스트와 이미지를 연결하는 멀티모달 모델로, 텍스트와 이미지 간의 의미를 학습하여 검색, 분류, 매칭 등 다양한 작업에 활용됩니다.

2. Mixture-of-Modalities FM 구현 방식:
– 각 모달리티별 서브모델의 역할: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 유형별로 특화된 서브모델이 각각의 데이터를 처리합니다. 예를 들어, 텍스트는 언어 모델이, 이미지는 비전 모델이 처리합니다.
– 통합 메커니즘: 각 서브모델이 처리한 데이터를 공통 표현 공간으로 변환하여 통합합니다. 이 과정에서 어텐션 메커니즘, 합성 네트워크, 또는 공동 임베딩 기법 등이 사용됩니다. 이를 통해 서로 다른 모달리티 간의 상호작용을 가능하게 합니다.

3. 파운데이션 모델과 전통적인 머신러닝 모델의 차이점:
– 데이터 요구량: 파운데이션 모델은 대규모 데이터셋을 필요로 하며, 이를 통해 학습된 일반화된 지식을 다양한 작업에 활용합니다. 반면 전통적인 모델은 특정 작업에 맞춘 소규모 데이터셋으로 학습합니다.
– 일반화 능력: 파운데이션 모델은 다양한 작업에 걸쳐 높은 일반화 능력을 보여주는 반면, 전통적인 모델은 특정 작업에 최적화되어 일반화 능력이 제한적입니다.
– 학습 방법: 파운데이션 모델은 사전 학습(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning)을 통해 다양한 작업에 적응합니다. 전통적인 모델은 주로 특정 작업에 맞춘 학습을 진행합니다.