보고서 설명

(IT와경영정보시스템, 공통) 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오.

본문일부 및 목차

I. 서론 1
II. 본론 2
1. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 특징과 구현 로직 2
1.1 LLM의 정의와 특징 2
1.2 LLM의 구현 로직 3
2. 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)의 특징과 로직 4
2.1 LMM의 정의와 특징 4
2.2 LMM의 구현 로직 5
3. LLM과 LMM의 차이점 비교 6
4. LLM, LMM과 딥러닝의 관계 7
III. 결론 9
IV. 참고문헌 10


I. 서론

인공지능(AI) 기술의 발전은 지난 몇 년간 놀라운 속도로 이루어졌습니다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 등장은 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 최근에는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)이 주목받고 있습니다. 본 자료에서는 LLM과 LMM의 특징과 구현 로직을 살펴보고, 두 모델의 차이점을 비교한 후, 이들과 딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해 논의하고자 합니다.

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