11장 미리보기: 멀티모달 딥러닝: 한계를 넘어선 지능

안녕하세요. 곧 출간될 11장에서는 멀티모달 딥러닝의 최전선을 탐험하고, 최신 모델들의 놀라운 기능과 미래 전망을 심도 있게 다룰 예정입니다. 10장에서 다룬 내용들을 기반으로 더욱 발전된 내용과 새로운 예제들을 준비했습니다.

이번 11장에서는 단순히 여러 모달리티를 융합하는 것을 넘어, 진정한 의미에서 “멀티모달 지능”을 갖춘 시스템을 향해 나아가는 여정을 함께합니다. 특히, 다음과 같은 핵심 주제들을 깊이 있게 살펴볼 것입니다.

• 실용적인 예제 확장: 오디오, 이미지, 질문을 모두 결합한 Gemini 확장 예제와, 실제 LMM(Large Multimodal Model)을 직접 구현해 보면서 멀티모달 모델의 작동 원리를 완벽하게 이해할 수 있습니다.
• 최신 모델 심층 분석: 2025년 최신 모델 트렌드를 반영하여, LMM 아키텍처를 자세히 살펴보고, CLIP ViT와 LLaMA 2/Vicuna를 기반으로 한 LMM 기반 모델을 단순화하여 구현해봅니다. Visual Instruction Tuning을 통해 모델의 성능을 향상시키는 방법도 알아봅니다.
• 미래 전망과 도전 과제: Flamingo, Kosmos-2.5, GPT-4V, Gemini Ultra 2.0 등의 최신 모델들을 소개하고, 멀티모달 벤치마크 데이터셋과 평가 지표를 통해 성능을 객관적으로 비교 분석합니다. 멀티모달 딥러닝의 미래와 도전 과제를 조망하고 2025년 이후의 전망까지 제시하여, 여러분의 연구와 개발에 영감을 불어넣을 것입니다.

11장에서는 이론적인 내용뿐만 아니라, 실제 코드를 통해 직접 멀티모달 모델을 구축하고 실험해 볼 수 있도록 구성했습니다. 이를 통해 멀티모달 딥러닝의 핵심 개념을 명확히 이해하고, 실무에 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있을 것입니다.

곧 공개될 11장에서 만나요.