AI
멀티모달 VLM 기술 동향
두줄요약
VLM의 개념과 최신 기술 동향, 주요 기업의 개발 흐름을 종합적으로 정리했습니다. 문서 AI 도입 시 특화 모델과 데이터 전략, 인프라 비용을 함께 고려할 필요가 있습니다.
핵심 내용
- VLM은 이미지와 텍스트를 함께 이해·처리하는 멀티모달 모델로, 문서 인식, 이미지 설명, 질의응답, 요약 등에서 활용
- LLM의 텍스트 중심 한계를 보완하는 방향으로 발전 중이며, 문서 AI에서 필요성이 커지는 흐름 정리
- 최신 동향으로는 Vision Encoder와 LLM 결합, 크로스 어텐션·resampler 같은 융합 방식, Instruction 튜닝과 LoRA 기반 미세조정 소개
- OpenAI, Google, Anthropic, 네이버의 사례와 오픈소스 vs 상용 VLM의 특징, 도입 시 인프라·데이터·특화 작업 고려 사항 정리
적용해볼 점
- 범용 초거대 모델보다 특정 문서 작업에 특화된 VLM 설계 고려
- 내부 데이터, 공개 데이터, 합성 데이터, API 라벨링을 조합한 학습 전략 검토
- 추론 속도, 연산 비용, 환각 가능성, 도메인 편향을 함께 점검