몰모

몰모(Molmo)는 앨런인공지능연구소(Allen Institute for AI, AI2)가 개발한 오픈소스 대형멀티모달모델(LMM) 제품이다.

[아사달] 스마트 호스팅

개요

몰모는 비영리 연구 기관인 앨런인공지능연구소가 개발한 오픈소스 멀티모달 대형 언어 모델(LMM)이다. 이 모델은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, AI 기술의 새로운 가능성을 제시한다. 몰모는 총 네 가지 신경망 모델로 구성되며, 각 모델은 성능과 효율성을 균형 있게 고려한 설계가 특징이다. 가장 진보된 모델인 몰모-72B는 720억 개의 매개변수를 포함하며, 가장 작은 몰모-1B는 10억 개의 매개변수를 통해 하드웨어 효율성을 극대화했다. 중형 모델인 몰모-7B-D와 몰모-7B-O는 각각 AI2와 알리바바의 기술을 기반으로 개발되었다. 몰모는 단순한 기술 이상의 의미를 가진다. 고도로 정제된 데이터와 혁신적인 학습 방법을 통해 적은 자원으로도 뛰어난 성능을 발휘하며, 멀티모달 AI의 가능성을 확장했다. 몰모는 교육, 의료, 로봇공학 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 강력한 도구로 자리 잡을 것이며, 오픈소스 AI 모델의 가능성을 재정의한 사례로 평가될 것이다.

특징

몰모의 가장 큰 특징은 멀티모달 처리 능력이다. 단순히 텍스트를 이해하는 데 그치지 않고 이미지를 분석해 객체를 식별하고 설명할 수 있다. 예를 들어, 주차 표지판과 같은 이미지를 분석해 표지판의 의미를 파악하고 설명하는 작업이 가능하다. 또한 차트와 그래프처럼 시각적으로 제공되는 데이터를 해석하고 텍스트로 변환할 수 있어 다양한 응용 분야에서 활용도가 높다. 이러한 멀티모달 기능은 몰모를 단순한 언어 모델을 넘어선 강력한 도구로 만들어준다.

몰모는 고도로 정제된 데이터셋을 기반으로 훈련되어 기존 대형 언어 모델과 차별화된다. 기존의 AI 모델들은 인터넷에서 수집한 수십억 개의 데이터로 학습하며 노이즈가 포함되기 쉬운 반면, 몰모는 사람이 주석을 단 고품질의 이미지 60만 개를 기반으로 학습했다. 이러한 접근은 훈련 데이터의 양을 획기적으로 줄이는 동시에 높은 성능을 유지할 수 있도록 한다. 몰모는 기존 모델들이 요구하는 대규모 하드웨어 자원 없이도 효율적인 학습과 처리 속도를 자랑한다.

성능

몰모의 성능은 다양한 벤치마크 테스트에서 증명되었다. 이미지 기반 문서 이해를 평가하는 DocVQA에서는 96.3점, 이미지 내 텍스트 이해를 평가하는 TextVQA에서는 85.5점을 기록했다. 초등학교 과학 다이어그램 이해를 평가하는 AI2D에서는 오픈AI의 GPT-4o보다 높은 점수를 기록하며 뛰어난 성능을 입증했다. 또한, 시각적 접지(Visual Grounding) 능력을 평가하는 RealWorldQA에서도 최고의 성능을 보여 로봇공학과 같은 실질적 활용 분야에서 강력한 가능성을 보였다.

특히 몰모는 특정 객체를 이미지에서 지목하고 분석하는 능력을 갖추고 있다. 이는 단순한 이미지 설명을 넘어서 웹 상호작용, 예를 들어 항공편 예약과 같은 실질적인 작업을 지원하는 데 필수적인 기술이다. 몰모의 이러한 능력은 AI 에이전트가 다양한 상황에서 효과적으로 활용될 수 있는 기반을 제공한다.

AI2는 몰모가 기존의 폐쇄적이고 독점적인 AI 모델들과 동등하거나 더 나은 성능을 발휘한다고 주장한다. 오픈소스 모델인 몰모는 개발자와 연구자들이 자유롭게 활용하고 개선할 수 있도록 설계되었다는 점에서 큰 의의를 가진다. AI2는 고품질 데이터와 효율적인 학습 방법론을 통해 AI 모델 개발의 새로운 표준을 제시했으며, 몰모는 AI 기술의 민주화를 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있다.

참고자료

• 정한영 기자, 〈앨런인공지능연구소, "생성 AI 생태계, 새로운 패러다임 제시"... 'GPT-4o' 넘는 혁신적인 LLM 4종 오픈소스로 공개〉, 《인공지능신문》, 2024-09-26
• 박찬 기자, 〈AI2, 오픈 소스 LMM ‘몰모’ 공개..."100배 적은 데이터 학습으로 GPT-4o 능가"〉, 《AI타임스》, 2024-09-26
• AI리포터, 〈챗GPT 성능에 크기는 1/10…멀티모달 AI '몰모' 공개〉, 《디지털투데이》, 2024-09-27

같이 보기

• 거대언어모델
• 멀티모달

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