LLM-I: LLMs are Naturally Interleaved Multimodal Creators

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"컴퓨터가 마치 인간처럼 글을 쓰고 그림을 그리며, 음악까지 작곡할 수 있다면 어떨까?"

 

LLM-I는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)들이 대부분 텍스트 생성에 초점을 맞춘 것과는 달리, LLM-I는 멀티모달 창작을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기술적 진보" 수준을 넘어서, 자연스럽게 얽힌 멀티모달 창작 안에서 사용자의 창의적 요구에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지를 생성하거나, 음악을 작곡하는 등의 혁신을 제공합니다. 이제 진짜로 '디지털 예술가'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – LLM-I의 핵심 아이디어

 

LLM-I가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "자연스러운 멀티모달 상호작용"입니다. 이 개념은 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 처리하여 창의적인 결과물을 생성하는 방식입니다.

 

이러한 상호작용은 실제로 통합 학습 모델로 구현되며, 이를 통해 다양한 입력 형태에 대해 자연스럽고 유연한 반응을 제공하는 게 LLM-I의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 학습 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 수집 – 다양한 형태의 멀티모달 데이터를 수집하여 학습에 필요한 기초 자료를 마련합니다.
• 모델 학습 – 수집된 데이터를 바탕으로 통합 학습 모델을 훈련시킵니다.
• 창작 테스트 – 학습된 모델을 통해 실제 창작 작업을 수행하고 결과물을 평가합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

LLM-I의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 자연스러운 멀티모달 통합
이는 다양한 형태의 데이터를 통합하여 처리하는 방식입니다. 기존의 단일 모달 처리 방식과 달리, 통합된 접근 방식을 통해 보다 자연스러운 결과물을 생성할 수 있습니다. 특히 통합 학습 모델을 통해 성능과 효율 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. 사용자 중심의 창의적 반응
사용자의 입력에 따라 창의적인 결과물을 생성하는 것이 핵심입니다. 이를 위해 사용자 피드백을 반영한 학습 방법을 도입했으며, 이는 사용자 경험의 향상으로 이어졌습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 확장 가능한 아키텍처
마지막으로 주목할 만한 점은 확장 가능한 아키텍처입니다. 다양한 입력 형태를 처리할 수 있도록 설계되어, 특정 상황에서 유연하게 대응할 수 있습니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

LLM-I의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 멀티모달 창작 성능
다양한 멀티모달 입력 환경에서 진행된 평가에서 높은 수준의 창작 결과물을 달성했습니다. 이는 기존 모델들과 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다. 특히 창의적이고 독창적인 결과물이 인상적입니다.

 

2. 사용자 만족도 평가
사용자 테스트 환경에서는 높은 사용자 만족도를 기록했습니다. 이전의 단일 모달 접근 방식들에 비해 차별화된 성능 특성을 보여주었으며, 특히 사용자 경험 측면에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 사용 사례와 결과를 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 LLM-I가 다양한 창작 작업을 효과적으로 수행할 수 있음을 보여줍니다. 특히 멀티모달 창작의 가능성은 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

LLM-I는 멀티모달 벤치마크와 사용자 평가라는 첨단 벤치마크에서 각각 높은 점수를 기록했습니다. 이는 최신 모델 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 창작 작업에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 창작 작업"에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

LLM-I는 단지 새로운 모델이 아니라, "멀티모달 창작의 새로운 가능성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 창작 도구, 예를 들면 디지털 아트, 음악 작곡까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 디지털 콘텐츠 제작: 다양한 형태의 콘텐츠를 자동으로 생성하여 창작 시간을 단축할 수 있습니다.
• 교육 분야: 멀티모달 학습 자료를 생성하여 교육의 질을 높일 수 있습니다.
• 엔터테인먼트 산업: 게임, 영화 등에서 창의적인 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있습니다.

이러한 미래가 LLM-I로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

LLM-I에 입문하려면, 기본적인 머신러닝과 멀티모달 데이터 처리에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 추가적인 커스터마이징 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

LLM-I는 단순한 기술적 진보를 넘어, 멀티모달 창작의 새로운 패러다임을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 창작 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, LLM-I는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Compute as Teacher: Turning Inference Compute Into Reference-Free Supervision
- 논문 설명: 학습 신호는 후훈련(post-training)에서 정답(ground truth)이 없을 때 어디서 오는가? 우리는 Compute as Teacher (CaT)를 통해 탐색을 감독으로 전환하는 방법을 제안한다. 이는 모델이 추론 시점에서 자체적으로 탐색한 결과를 병렬 롤아웃 그룹에서 단일 참조를 합성하여 참조 없는 감독으로 변환하고, 이를 최적화하는 방식이다.
- 저자: Dulhan Jayalath, Shashwat Goel, Thomas Foster, Parag Jain, Suchin Gururangan, Cheng Zhang, Anirudh Goyal, Alan Schelten
- 발행일: 2025-09-17
- PDF: 링크

Apertus: Democratizing Open and Compliant LLMs for Global Language Environments
- 논문 설명: 우리는 Apertus를 소개합니다. Apertus는 오늘날의 오픈 모델 생태계에서 데이터 준수와 다국어 표현이라는 두 가지 체계적 결함을 해결하기 위해 설계된 완전한 오픈 대형 언어 모델(LLM) 모음입니다.
- 저자: Alejandro Hernández-Cano, Alexander Hägele, Allen Hao Huang, Angelika Romanou, Antoni-Joan Solergibert, Barna Pasztor, Bettina Messmer, Dhia Garbaya, Eduard Frank Ďurech, Ido Hakimi, Juan García Giraldo, Mete Ismayilzada, Negar Foroutan, Skander Moalla, Tiancheng Chen, Vinko Sabolčec, Yixuan Xu, Michael Aerni, Badr AlKhamissi, Ines Altemir Marinas, Mohammad Hossein Amani, Matin Ansaripour, Ilia Badanin, Harold Benoit, Emanuela Boros, Nicholas Browning, Fabian Bösch, Maximilian Böther, Niklas Canova, Camille Challier, Clement Charmillot, Jonathan Coles, Jan Deriu, Arnout Devos, Lukas Drescher, Daniil Dzenhaliou, Maud Ehrmann, Dongyang Fan, Simin Fan, Silin Gao, Miguel Gila, María Grandury, Diba Hashemi, Alexander Hoyle, Jiaming Jiang, Mark Klein, Andrei Kucharavy, Anastasiia Kucherenko, Frederike Lübeck, Roman Machacek, Theofilos Manitaras, Andreas Marfurt, Kyle Matoba, Simon Matrenok, Henrique Mendoncça, Fawzi Roberto Mohamed, Syrielle Montariol, Luca Mouchel, Sven Najem-Meyer, Jingwei Ni, Gennaro Oliva, Matteo Pagliardini, Elia Palme, Andrei Panferov, Léo Paoletti, Marco Passerini, Ivan Pavlov, Auguste Poiroux, Kaustubh Ponkshe, Nathan Ranchin, Javi Rando, Mathieu Sauser, Jakhongir Saydaliev, Muhammad Ali Sayfiddinov, Marian Schneider, Stefano Schuppli, Marco Scialanga, Andrei Semenov, Kumar Shridhar, Raghav Singhal, Anna Sotnikova, Alexander Sternfeld, Ayush Kumar Tarun, Paul Teiletche, Jannis Vamvas, Xiaozhe Yao, Hao Zhao Alexander Ilic, Ana Klimovic, Andreas Krause, Caglar Gulcehre, David Rosenthal, Elliott Ash, Florian Tramèr, Joost VandeVondele, Livio Veraldi, Martin Rajman, Thomas Schulthess, Torsten Hoefler, Antoine Bosselut, Martin Jaggi, Imanol Schlag
- 발행일: 2025-09-17
- PDF: 링크

GenExam: A Multidisciplinary Text-to-Image Exam
- 논문 설명: 시험은 전문가 수준의 지능을 평가하는 기본적인 테스트이며, 통합된 이해, 추론, 그리고 생성 능력을 요구합니다.
- 저자: Zhaokai Wang, Penghao Yin, Xiangyu Zhao, Changyao Tian, Yu Qiao, Wenhai Wang, Jifeng Dai, Gen Luo
- 발행일: 2025-09-17
- PDF: 링크