Multi-Model

Tags:

• AI
• ChatGPT
• LLM

Multi-Model이란?

하나의 AI 시스템에서 여러 개의 모델을 함께 사용하는 접근 방식을 말한다.
즉, 단일 모델에 모든 걸 맡기지 않고, 각 모델의 강점을 조합해서 더 나은 성능이나 다양한 기능을 얻는 방법이다.

예들 들어, 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오까지 함께 처리할 수 있는 모델이다.

왜 필요한가?

1. 한 모델로는 부족한 경우

   • 예: 이미지도 다루고 텍스트도 다뤄야 하는 경우

2. 전문화된 모델 활용

   • 대규모 범용 모델 + 도메인 특화 모델을 같이 사용

3. 성능 최적화

   • 무겁고 느린 모델은 핵심 추론에만, 가벼운 모델은 전처리·간단한 작업에 사용

4. 비용 절감

   • 항상 GPT-4 같은 초거대 모델을 쓰면 비쌈 → 일부는 작은 모델에게 맡기고, 어려운 부분만 큰 모델 사용

Multi-Model의 종류

1. 멀티 모달(Multi-Modal)과는 다름

   • Multi-Model ≠ Multi-Modal
   • Multi-Modal: 이미지+텍스트+음성 등 여러 입력 형태를 처리하는 하나의 모델
   • Multi-Model: 여러 개의 모델을 조합해서 시스템 구성

2. 구성 방식

   • 병렬(Ensemble): 여러 모델이 동시에 답을 내고, 결과를 합쳐서 최종 결정

     • 예: 투표(Voting), 평균(Blending), 가중치 조합(Weighted Sum)

   • 직렬(Pipeline): 한 모델의 출력을 다른 모델의 입력으로 전달

     • 예: 이미지 캡션 모델 → 텍스트 요약 모델 → 질의응답 모델

   • 하이브리드: 상황에 따라 모델 선택 (Router 모델)

예시

• 검색 + 생성 (RAG)
  • 검색 모델(벡터 검색) + 생성 모델(LLM)
• Copilot류
  • 코드 보조: 빠른 코드 완성은 작은 모델, 정교한 버그 수정은 GPT-4
• 자율주행
  • 영상 인식 CNN + 행동 계획 RL 모델
• 헬스케어
  • 의학적 지식 모델 + 일반 LLM 조합

Multi-Model vs Single Model

구분	Single Model	Multi-Model
구성	하나의 모델이 모든 걸 수행	여러 모델이 역할 분담
장점	단순, 관리 쉬움	정확도↑, 유연성↑, 최신 기술 활용 가능
단점	범용 모델은 성능 한계	시스템 복잡, 조율 필요

정리

Multi-Model은 여러 모델을 결합해, 각자의 장점을 살려 더 나은 결과를 내는 시스템 설계 방식이다.

예: “검색 모델 + 생성 모델”, “작은 모델 + 큰 모델”, “특화 모델 + 범용 모델"을 조합하는 식이다.