Multimodal AI

[제13회] 지능의 감각 통합: 멀티모달(Multimodal) 아키텍처와 임베딩 정렬의 미학

AI-ALL 기술 분석팀 | 2026. 02. 18

인간은 눈으로 보고, 귀로 듣고, 글로 읽은 정보를 별개의 데이터로 보관하지 않습니다. '사과'라는 단어를 들으면 그 붉은 형상과 아삭한 식감을 동시에 떠올리는 것처럼, 차세대 AI 역시 서로 다른 감각 데이터를 하나의 의미 체계 안에서 통합하고 있습니다. 2026년의 멀티모달 모델은 단순한 데이터 결합을 넘어, 세상을 다각도로 이해하는 '교차 모달리티' 지능으로 진화했습니다.

1. 시각과 언어의 가교: CLIP과 대조 학습(Contrastive Learning)

멀티모달 지능의 시초가 된 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)은 이미지와 텍스트를 동일한 벡터 공간 상에 매핑하는 혁신을 보여주었습니다.

그 핵심 기법인 대조 학습은 서로 관련 있는 이미지와 텍스트 쌍은 가까운 위치로, 관련 없는 쌍은 먼 위치로 밀어내는 방식으로 학습합니다. 이를 통해 모델은 "개"라는 단어의 벡터와 실제 강아지 이미지의 벡터가 수학적으로 유사한 위치에 놓이게 함으로써, 별도의 레이블링 없이도 시각 정보를 언어적으로 이해하게 됩니다.

2. 교차 주의 집중(Cross-Attention)과 정보의 융합

서로 다른 데이터(모달리티)가 섞이는 구체적인 지점은 트랜스포머 아키텍처 내부의 교차 주의 집중(Cross-Attention) 계층입니다. 예를 들어 동영상을 분석할 때, 모델은 영상의 특정 프레임(시각 정보)을 처리하면서 동시에 당시 흘러나오는 대화(언어 정보)나 배경음(청각 정보)을 참조합니다. 텍스트 쿼리가 이미지의 특정 영역에 '주목'하게 함으로써, "빨간 모자를 쓴 사람을 찾아줘"라는 복잡한 지시를 수행할 수 있게 되는 것입니다.

3. 통합 벡터 공간: 공유 임베딩(Shared Embedding)의 힘

최근의 초거대 모델들은 모든 감각 정보를 하나의 공유 임베딩 공간(Shared Embedding Space)으로 수렴시킵니다. 과거에는 이미지 엔진과 언어 엔진을 따로 만들어 연결하는 'Late Fusion' 방식을 썼으나, 현재는 처음부터 모든 데이터를 하나의 벡터 체계로 처리하는 'Early Fusion' 아키텍처가 주류입니다. 덕분에 AI는 텍스트로 명령을 받아 음악을 생성하거나, 이미지를 보고 시를 짓는 등의 복잡한 창의적 업무를 수행할 수 있습니다.

결론: 파편화된 세계의 통합적 이해

멀티모달 지능은 인공지능이 인간과 유사한 방식으로 세계를 인식하기 위한 필수 관문입니다. 시각, 청각, 텍스트가 하나의 지능 안에서 융합될 때, AI는 비로소 단순한 도구를 넘어 인간의 동반자로서 세상을 함께 관찰하고 이해할 수 있게 됩니다.