이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대규모 멀티모달 LLM 학습을 직접 진행한 경험은 없습니다. 하지만 수업과 개인 공부에서 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 모델의 구조를 공부했고, 왜 학습이 단일 모달보다 훨씬 어려운지를 이해했습니다. 핵심은 두 모달리티의 표현 공간을 정렬하는 것인데, 이 정렬이 제대로 안 되면 이미지와 텍스트 간 의미 연결이 흐려집니다.
CLIP 관련 논문을 읽으면서 대규모 페어 데이터와 대조 학습이 이 정렬 문제를 푸는 핵심이라는 걸 이해했습니다. 실제 학습 경험은 없지만, 왜 그렇게 설계되는지를 이해하는 것이 이후 실무 진입의 준비라고 생각합니다. 이해가 먼저 있어야 실무에서 빠르게 적용할 수 있다고 생각합니다.
대규모 멀티모달 LLM 학습 경험은 없지만, 소규모로 이미지-텍스트 연결 모델을 실험해본 적은 있습니다. 캡셔닝 과제에서 사전 학습된 시각 인코더와 텍스트 디코더를 연결하는 방식을 적용해봤는데, 처음엔 두 모델의 출력 차원이 달라서 연결이 안 되는 문제가 있었습니다. 프로젝션 레이어를 추가해서 해결했는데, 이 작은 연결층이 성능에 생각보다 큰 영향을 준다는 걸 느꼈습니다. 대규모 학습으로 가면 데이터 품질, 배치 구성, 분산 학습 전략 등 훨씬 복잡한 문제들이 추가된다는 걸 이해하고 있습니다. 소규모 실험이지만 핵심 구조를 직접 다뤄본 경험은 실무 학습의 기반이 된다고 생각합니다.
멀티모달 LLM 학습에서 관심을 갖게 된 건 텍스트만으로는 표현하기 어려운 정보를 시각 정보가 보완한다는 점이었습니다. 연구실 프로젝트에서 텍스트 기반 검색의 한계를 다루면서, 이미지나 표 같은 비텍스트 데이터를 함께 이해하는 모델의 필요성을 직접 느꼈습니다. 대규모 학습은 직접 하지 않았지만, 데이터 수집·정제·페어링 과정이 모델 성능에 얼마나 큰 영향을 주는지를 관련 논문과 오픈소스 사례를 통해 공부했습니다. 모델 구조보다 어떤 데이터로 어떻게 학습시키느냐가 성능 차이를 만드는 핵심이라는 걸 배웠습니다. 모델 구조 못지않게 어떤 데이터로 어떻게 학습시키느냐가 성능의 핵심이라는 걸 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크래프톤 AI 리서처 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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