카카오브레인, 이미지 인식해 텍스트로 답하는 AI '허니비' 공개

'멀티모달' 언어모델 오픈소스, 깃허브에 올려
사용자 상호작용 가능해 차세대 학습 도구 주목

카카오브레인은 멀티모달 언어모델 오픈소스 허니비를 깃허브에 공개했다고 19일 밝혔다.

카카오브레인은 이미지와 대규모 언어모델을 연결할 수 있는 새로운 모듈을 제안하고자 높은 수준의 멀티모달 언어모델(MLLM, Multimodal Large Language Model) 오픈소스 허니비를 공개했다.

현재 멀티모달 언어모델에 대한 연구는 공개된 모델의 수가 적고 학습 방법 역시 자세히 공개되지 않아 개발이 어려운 상황이다. 카카오브레인은 멀티모달 언어모델의 발전에 기여하기 위해 자체 개발한 허니비의 소스코드를 공개하기로 결정했다.

MLLM은 이미지와 명령어(프롬프트)를 입력하면 텍스트로 답변하는 모델로 텍스트로만 입?출력하는 대규모 언어모델에서 확장된 형태다. 이미지와 텍스트를 모두 입력할 수 있어 이미지에 담긴 장면을 묘사하거나 이미지와 텍스트가 혼합된 콘텐츠에 관한 질문을 이해하고 답변할 수 있는 능력을 가지고 있다. 허니비에 '농구 경기 중인 두 명의 선수' 이미지와 함께 '왼쪽 선수는 몇 번 우승했나요?'라는 질문을 영어로 입력하면 허니비가 입력된 이미지 내용과 질문을 종합적으로 이해하고 답변을 생성해낸다. 그 결과 MME, MMBench, SEED-Bench 등의 벤치마크(성능 실험)에서 모델이 공개된 타사 MLLM 대비 최고 성능을 달성했다. 특히 지각 능력과 인지 능력을 평가하는 MME 벤치마크에서는 2800점 만점 중 1977점을 받았다.

또 관련 논문 'Honeybee: Locality-enhanced Projector for Multimodal LLM(허니비: 멀티모달 LLM을 위한 로컬리티 강화 프로젝터)'은 지난해 논문 공개 사이트 아카이브(arXiv)에 게재됐다. 해당 논문은 이 기술에 대해 "이미지 데이터를 처리해 딥러닝 모델이 더 효과적으로 학습하고 이해할 수 있도록 돕는 기술"이라며 "시각 프로젝터가 사전 훈련된 비전 인코더와 대규모 언어 모델(LLM)을 연결하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 시각적 이해를 깊게 하면서 LLM의 능력을 활용할 수 있다"라고 설명했다.

카카오브레인은 허니비의 MLLM 특성에 따라 이미지를 입력하고 텍스트로 질문하면 답변 생성 및 사용자와의 상호작용이 가능해 향후 효과적인 교육 및 학습 보조 도구로 사용될 것으로 전망한다.

김일두 카카오브레인 각자 대표는 "허니비 모델의 추론을 가능하게 하는 코드도 깃허브에 공개했으며 허니비를 활용한 각종 서비스 확장을 고려 중"이라며 "더욱 발전된 인공지능(AI) 모델 확보를 위해 끊임없이 연구·개발할 것"이라고 설명했다.

이정윤 기자 leejuyoo@asiae.co.kr