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멀티모달 대형 언어 모델에 대한 조사

A survey on multimodal large language models
Shukang Yin, Chaoyou Fu, Sirui Zhao 외 · National Science Review · 2024년 · 조회 18
왜 이 논문인가 — 선정 기준
HOT PAPER · 최근 가장 주목받는 논문 — 피인용·FWCI·동년 인용 백분위
2024-11 발표 · 피인용 691회 · 분야 내 인용 영향력 상위권 · 동년 인용 상위 1%
HOT PAPER 슬롯은 최근 가장 주목받는 논문을 선정하는데, 본 논문은 691회의 높은 피인용과 분야 평균 대비 매우 높은 인용 영향력으로 상위 1%에 속한다.
논문 요약
최근 GPT‑4V와 같은 멀티모달 대형 언어 모델(MLLM)이 이미지 기반 스토리 작성·광학 문자 인식 없이 수학 추론 등 새로운 능력을 보여 인공지능 일반화 가능성을 시사한다. 본 논문은 MLLM의 기본 공식화와 아키텍처, 학습 전략·데이터, 평가 방식을 정리한다. 이어 최근 학계·산업계가 GPT‑4V와 경쟁하거나 능가하는 MLLM을 개발하려는 연구 동향을 소개한다.
후속 연구설계에 활용하기
다양한 MLLM 아키텍처와 학습 데이터 구성을 변수로 설정해, 특정 멀티모달 과제에서 성능 차이를 비교하는 실험 설계에 활용할 수 있다.
핵심어
멀티모달대형언어모델GPT‑4V평가방법
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1093/nsr/nwae403
2026-09-01 확인 · 2026-09-01 선정
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