IT와경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물)인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model 대규모 멀티모달 모형)을 비교 설명하고 Deep Learning과의 관계에 대해 논

소개

- 교재 등 다양한 문헌을 참고하여 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 명확하게 작성하였습니다.
- 먼저 인공지능의 개념을 정의한 후, 인공지능의 개략적인 역사를 상세하게 작성하였습니다.
- LLM과 LMM에 대해 자세하게 설명하고, LLM과 Deep Learning의 관계, LMM과 Deep Learning를 각각 상세하게 서술한 후, 결론에서 이를 다시 명확하게 작성하였습니다.
- 끝으로 앞서 설명한 AI기술들을 다시 한번 살펴본 후, 이에 대한 본인의 의견과 함께 이러한 AI 기술들이 경영정보시스템 측면에서 시사하는 바가 무엇인지 견해를 상세하게 제시하였습니다.
- 참고문헌은 미국심리학회 (2019)가 발행한 Publication Manual of the American Psychological Association (7판)을 기준으로 표기하였습니다.
- 과제물 지시사항에 따른 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.
- 한눈에 내용이 들어올 수 있게 가독성을 고려하여 일목요연하게 작성하였습니다.

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목차

인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이 경우, 반드시 본인의 의견이 제시되어야 합니다.) (30점 만점)

1. 인공지능의 정의
2. 인공지능의 역사
3. LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)
4. LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)
5. Deep Learning과의 관계
1) 딥러닝과 LLM의 관계
2) 딥러닝과 LMM의 관계
3) 결론
6. 본인의 의견
7. 참고문헌(APA 양식에 맞추어서 작성)

본문내용

인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이 경우, 반드시 본인의 의견이 제시되어야 합니다.) (30점 만점)

1. 인공지능의 정의

1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 1997년 딥 블루가 체스 경기에서 인간 챔피언을 물리치고, 2011년 IBM의 인공지능 시스템인 왓슨이 퀴즈쇼에서 우승하며, 2016년 알파고가 바둑에서 이세돌 기사를 이긴 사례는 인공지능 발전의 대표적인 예가 된다.

이러한 인공지능의 발전과 함께 수십 년 동안 인공지능에 대한 정의도 다양하게 제시되었다. 존 매카시는 2004년에 발표한 논문(WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE?)에서 다음과 같이 정의했다. "지능형 기계, 특히 지능형 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 및 공학이다. 이는 컴퓨터를 사용하여 인간의 지능을 이해하는 유사한 작업과 연관되어 있지만, AI는 생물학적으로 관찰할 수 있는 방법에만 국한될 필요가 없다."

일반적으로 인공지능(artificial intelligence)이란, 컴퓨터에게 인간이 가지고 있는 고유한 능력인 지능적인 문제해결 능력을 부여하기 위한 제반 학문 분야를 통칭하는 것이다. 즉, 인공지능이란 지능적 행동의 일반적 의미에 대한 컴퓨터 관점에서의 이해 및 지능적 행동을 할 수 있는 인공물의 생성을 다루는 컴퓨터과학 및 컴퓨터공학의 분야이다. 또한 학문적 관점이 아니라 기술적 관점에서 보면, 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력과 같은 인지적 능력을 인공적으로 구현한 컴퓨터 시스템이라고 할 수 있다. 즉, 기계가 인간처럼 생각하고 학습하여 판단할 수 있는 능력을 갖춘 것을 의미한다.

참고자료

· 이성철. (2017). IT와 경영정보시스템. 한국방송통신대학교 출판문화원.
· 이광형, 이병래. (2018), 인공지능. 한국방송통신대학교 출판문화원.
· IBM. (연도미상). 인공지능(AI)이란 무엇인가요?
· https://www.ibm.com/kr-ko/topics/artificial-intelligence
· McCarthy, J. (2007). What is artificial intelligence? Stanford University.
· https://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.pdf
· Naveed, H., Khan, A. U., Shi, Q., Saqib, M., Anwar, S., Usman, M., Akhtar, N., Barnes, N., & Mian, A. (2023). A comprehensive overview of large language models. arXiv.
· https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2307.06435
· Gudivada, V. N., & Phoha, V. V. (2024). A review of current trends, techniques, and challenges in large language models (LLMs). Applied Sciences, 14(5), 2074.
· https://doi.org/10.3390/app14052074
· Huang, D., Yan, C., Li, Q., & Peng, X. (2024). From large language models to large multimodal models: A literature review. Applied Sciences, 14(12), 5068.
· https://www.mdpi.com/2076-3417/14/12/5068
· Caffagni,D., Cocchi, F., Barsellotti, L., Moratelli, N., Sarto, S., Baraldi, L., Cornia, M., & Cucchiara, R. (2024). The revolution of multimodal large language models: A survey. arXiv.
· https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12451