안녕하세요, 아이온커뮤니케이션즈입니다.

요즘 챗GPT나 제미나이 같은 서비스들이 워낙 대중화되다 보니, LLM이라는 단어는 제법 익숙해지셨을텐데요, 최근에는 LMM이라는 단어 또한 많이 보이곤 합니다. 이름은 비슷하지만, 이 둘의 차이는 생각보다 꽤 큰데요, 오늘은 그 차이점에 대해 이야기해보도록 하겠습니다.

LLM(Large Language Model, 거대언어모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해서 인간처럼 자연스럽게 글을 쓰고 대화하는 모델을 뜻합니다. 수천억 개의 파라미터를 가진 이 모델은 문맥을 파악하고 다음 단어를 예측하는 능력이 탁월합니다. 떄문에 텍스트 기반의 요약, 번역, 창작, 코딩 보조 등에 많이 사용하고 있습니다.

실제로 오픈AI가 발표한 자료에 따르면, GPT-3.5 모델은 변호사 시험(Uniform Bar Exam)에서 하위 10%의 성적을 기록했지만, 텍스트 처리 능력을 고도화한 GPT-4는 상위 10%의 성적을 거두며 세상을 놀라게 했습니다. 이처럼 LLM은 인간의 언어 지능을 디지털로 구현하는 데 집중된 기술입니다.

기존의 언어 모델이 '글자'만 이해했다면, LMM(Large Multimodal Model, 거대멀티모달모델)은 시각, 청각 등 다양한 감각 정보를 동시에 처리합니다. 사진을 보여주며 "이 사진 속 메뉴판에서 제일 싼 음식이 뭐야?"라고 물으면 바로 답을 내놓을 수 있도록 해줍니다.

단순히 텍스트를 읽는 수준을 넘어, 이미지 속의 객체를 탐지하거나 영상의 흐름을 파악하는 능력이 추가된 것입니다. 기술 시장 조사 기관들의 발표에 따르면, 멀티모달 인터페이스를 탑재한 AI 모델의 수요는 2026년까지 매년 35% 이상 성장할 것으로 전망됩니다. 그만큼 우리가 사는 실제 세상은 텍스트로만 이루어져 있지 않기 때문입니다.

왜 우리는 이제 LLM을 넘어 LMM을 이야기해야 할까요? 정답은 실생활과의 연결성에 있습니다.

✅접근성의 혁신: 시각 장애인이 스마트폰 카메라로 주변을 비추면 AI가 실시간으로 상황을 설명해 줄 수 있습니다.

✅ 산업 현장의 변화: 제조 공장에서 부품의 사진만 찍어도 결함 여부를 판단하고 수리 매뉴얼을 즉시 생성합니다.

✅ 검색 패러다임의 전환: "어제 본 드라마에서 주인공이 입었던 코트 찾아줘"라고 검색하면 코트 이미지부터 가격까지 한 번에 정보를 얻을 수 있습니다.

시장 조사 기관 가트너(Gartner)의 보고서에 의하면, 2025년까지 신규 생성형 AI 애플리케이션의 80% 이상이 멀티모달 능력을 포함할 것으로 예측됩니다. 이제 단순한 '글쓰기 도구'를 넘어 '세상을 보는 지능'으로 진화하고 있는 것입니다.

결국 LLM은 인공지능의 튼튼한 기초 체력을 다지는 역할을 했고, LMM은 그 위에 오감을 더해 완성형 지능으로 나아가는 단계라고 볼 수 있습니다. 다만, 이미지를 처리하는 만큼 개인정보 보호나 딥페이크 같은 보안 이슈가 더욱 중요해질 전망입니다. 그럼 오늘 알아본 LLM과 LMM의 차이가 여러분에게 도움이 되셨길 바라며, 다음에 더 유익한 주제로 찾아오겠습니다.😊