멀티모달 VLM 기술 동향

간단 소개

멀티모달 VLM 기술의 개념, 활용, 동향 및 주요 기업들의 기술 경쟁 상황을 분석하고, 오픈소스와 상용 모델의 비교 및 기업 활용 전략을 제시한다.

AI Summary

VLM(Vision-Language Model)의 개념 및 필요성
- VLM은 시각 정보와 언어를 결합한 멀티모달 모델로, 이미지와 텍스트를 동시에 처리한다.
- LLM의 한계를 보완하며, 문서 인식 등 다양한 분야에서 요구가 증가하고 있다.
VLM의 활용 분야 및 장단점
- 이미지 설명, 문서 기반 질의응답, 문서 요약, 제품 설명 및 리뷰 생성 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
- 멀티태스킹이 가능하고 자연어 출력이 가능하다는 장점이 있지만, 높은 연산 자원과 느린 추론 속도가 단점이다.
VLM 기술 동향 및 기업 활용 사례
- OpenAI, Google, Anthropic, 네이버 등 주요 기업들이 VLM 기술 개발 경쟁을 하고 있다.
- 아키텍처는 Vision Encoder + Language Model 구조를 따르며, Fine-tuning 전략과 한계점 개선을 위한 연구가 진행 중이다.
- 오픈소스 VLM은 커스터마이징이 용이하고, 상용 VLM은 최고 수준의 성능을 제공한다.