**멀티모달 비디오 LLMs (Multi-modal Video Large Language Models)**은 현재 **연구 단계**에서 활발히 발전하고 있으며, 일부 기술은 이미 상용화되거나 **오픈소스 플랫폼**에서 사용 가능합니다. 하지만 이 분야는 여전히 진화 중이며, **완벽한 멀티모달 비디오 LLM**을 지원하는 완성된 상용 서비스는 제한적입니다. 그럼에도 불구하고, 관련된 기능을 제공하는 일부 도구와 기술들은 존재하며, 특히 비디오 및 텍스트 데이터를 결합한 시스템이 많이 개발되고 있습니다. ### 1. **멀티모달 비디오 LLMs 기술의 발전** - **멀티모달 LLMs**는 **비디오, 이미지, 텍스트**를 함께 처리할 수 있는 모델로, 한 종류의 데이터를 처리하는 모델에서 확장된 형태입니다. **비디오 데이터를 처리**하고 이를 **텍스트 기반**으로 요약하거나 설명하는 모델들이 현재 개발되고 있습니다. - 예를 들어, 비디오에서 일어나는 사건이나 장면을 분석해 자동으로 **텍스트 설명**을 생성하거나, 비디오 내에서 특정 장면을 찾아내는 기술이 이에 해당합니다. ### 2. **실제 서비스와 오픈소스 프로젝트** #### (1) **Hugging Face** - **Hugging Face** 플랫폼은 다양한 **멀티모달 LLMs**를 지원하며, 최근에는 **CLIP**과 같은 모델을 통해 **텍스트-이미지, 텍스트-비디오** 데이터를 다룰 수 있습니다. 이 모델들은 주로 비디오의 내용을 텍스트로 설명하거나, 비디오 속 객체나 장면을 인식하는 데 사용됩니다. - Hugging Face는 연구자들과 개발자들이 이러한 모델을 실험할 수 있도록 오픈소스로 제공하며, 멀티모달 LLM 모델을 활용한 비디오 처리 기술도 점점 확장되고 있습니다. #### (2) **OpenAI - GPT-4 and CLIP** - OpenAI의 **GPT-4**는 텍스트 기반 멀티모달 처리 기능을 지원하지만, 비디오 데이터를 직접 처리하는 기능은 아직 지원하지 않습니다. 그러나 **CLIP**(Contrastive Language–Image Pretraining)과 같은 모델은 **텍스트-이미지**, **텍스트-비디오** 간의 연관성을 학습하여 비디오에 대한 설명이나 텍스트 기반 검색을 할 수 있습니다. - OpenAI의 기술들은 이미 여러 AI 응용 프로그램에서 사용되고 있으며, 향후 비디오와 텍스트를 동시에 처리하는 멀티모달 LLMs로의 확장이 기대됩니다. #### (3) **Google's DeepMind - Flamingo** - Google의 **DeepMind**에서 개발한 **Flamingo**는 이미지와 비디오 데이터를 텍스트와 결합하여 분석할 수 있는 모델입니다. 이 모델은 비디오 속 장면을 분석하여 **자연어 설명**을 생성하고, 텍스트 기반으로 비디오 내 특정 이벤트를 설명하거나 검색할 수 있습니다. - **Flamingo**는 아직 연구 단계에 있지만, 비디오 분석과 텍스트 생성을 결합한 기술로 **멀티모달 비디오 LLMs**의 한 예시입니다. #### (4) **Microsoft Azure Cognitive Services** - **Azure Cognitive Services**는 **비디오 분석**과 관련된 기능을 제공하며, 텍스트, 이미지, 비디오 데이터를 결합한 멀티모달 처리를 지원합니다. 예를 들어, **비디오에서 객체를 탐지**하고 이를 텍스트로 설명하는 기능을 제공하며, 라이브 비디오 분석을 통해 실시간으로 데이터를 처리할 수 있습니다. #### (5) **Meta (Facebook AI Research) - OmniVL** - Meta의 **OmniVL**은 **멀티모달 비디오 및 이미지 모델**로, 비디오 데이터에서 특정 장면을 탐색하고, 해당 비디오에 대해 **설명 생성**을 할 수 있는 기능을 개발하고 있습니다. Meta는 이 기술을 활용하여 **소셜 미디어 비디오**와 **이미지**를 분석하고, 자동으로 설명을 생성하는 서비스로 발전시킬 가능성이 있습니다. ### 3. **멀티모달 비디오 LLMs의 실사용 예시** - **비디오 요약**: 비디오의 중요한 장면을 자동으로 감지하고, 해당 장면을 요약하는 기술이 이미 일부 서비스에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, 스포츠 경기의 하이라이트를 자동으로 추출하고 요약하는 기능이 있습니다. - **비디오 검색**: 텍스트로 입력된 키워드를 바탕으로 비디오 내 특정 장면을 찾아주는 기술도 점차 발전하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 비디오의 특정 내용에 대해 빠르게 탐색할 수 있습니다. ### 4. **서비스에서 이용 가능한 실제 예시** - **Hugging Face**: 멀티모달 모델(예: CLIP)을 사용하여 텍스트와 비디오 간 상호작용을 실험할 수 있는 오픈소스 도구. - **Azure Cognitive Services**: 실시간 비디오 분석 및 텍스트 생성을 지원하는 서비스. - **Google Flamingo**: 비디오 데이터와 텍스트 데이터를 결합해 자연어 설명을 생성하는 연구 프로젝트. - **OpenAI CLIP**: 비디오 분석 및 텍스트와 결합된 멀티모달 모델로, 비디오 콘텐츠를 텍스트로 설명하거나 특정 장면을 찾는 데 사용 가능. ### 결론: **멀티모달 비디오 LLMs**은 아직 연구와 개발 단계에 있지만, 다양한 오픈소스 플랫폼과 상용 서비스에서 이 기술을 활용해볼 수 있습니다. 특히 **Hugging Face**, **OpenAI**, **Google DeepMind** 등에서 제공하는 모델들은 멀티모달 데이터를 분석하고 처리하는 데 매우 유용하며, 향후 더 많은 서비스에서 상용화될 가능성이 큽니다.