멀티모달(Multimodal)은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 구조화된 데이터 등 서로 다른 종류의 데이터를 함께 처리하고 통합하는 머신러닝 시스템을 의미합니다. 멀티모달 모델은 다양한 데이터 타입이 가진 상호보완적 강점을 활용하여 이해력, 추론력, 생성 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

주요 특징:

• 다양한 데이터 유형 처리
텍스트 설명과 해당 이미지나 비디오처럼 서로 다른 형식의 입력을 함께 처리합니다.

• 모달리티 융합(Fusion of Modalities)
서로 다른 데이터 소스를 통합하여 맥락, 정확성, 관련성을 강화합니다.

• 교차 모달 학습(Cross-Modal Learning)
예를 들어 비전-언어 모델에서 텍스트와 이미지 간의 관계를 학습하는 등, 다양한 모달 간 상호작용을 이해합니다.

• 유연한 출력
텍스트 입력으로 이미지를 생성하거나, 멀티모달 입력에서 특정 모달만 출력하는 등 목적에 따라 다양한 방식으로 결과를 생성합니다.

활용 사례: 

• 텍스트-투-이미지 모델
예) DALL-E : 텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성

• 비디오 이해
비디오 프레임과 오디오 자막을 결합하여 비디오 요약 또는 분석 수행

• 음성 인식 및 생성
오디오와 텍스트를 통합하여 음성 인식(자막) 또는 텍스트-투-스피치에 활용

• 헬스케어 진단
의료 영상과 환자 기록을 결합하여 질병 진단의 정확성을 높임

• 로보틱스
카메라, 터치 센서 등 다양한 센서 데이터를 함께 사용해 복잡한 의사결정을 수행

중요성

멀티모달 시스템은 서로 다른 데이터 타입의 장점을 동시에 활용하여 AI의 적용 범위와 안정성을 크게 향상시킵니다. 특히 시각적 스토리텔링, 오디오-비주얼 이벤트 감지, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 등 복잡한 맥락 이해가 필요한 작업에서 핵심적인 역할을 합니다.