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== 전망 == * '''멀티모달(Multi-modal) LLM''': 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 유형의 데이터를 함께 이해하고 생성하는 방향으로 발전. (GPT-4V, Gemini 등) * '''모델 경량화 및 효율화''': 더 적은 자원으로 고성능을 내는 소형 LLM(sLLM, Small Language Model) 또는 특정 작업에 최적화된 모델 개발 연구 활발. (예: 양자화, 지식 증류) * '''에이전트 AI(Agent AI)''': LLM이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며 외부 도구(API, 검색 엔진 등)를 사용하여 작업을 수행하는 자율적인 에이전트로 발전할 가능성. * '''개인화 및 온디바이스 LLM''': 개인의 데이터와 선호도에 맞춰진 LLM, 또는 개인 기기(스마트폰, PC)에서 직접 실행되는 LLM의 등장. * '''강화학습과의 결합 심화''': RLHF를 넘어선 더 정교한 피드백 방식과 보상 모델을 통해 모델의 정렬(alignment) 및 안전성 향상 지속. * '''사회적 제도 및 규제 논의 활발''': LLM의 급격한 발전에 따른 잠재적 위험을 관리하고 책임 있는 개발 및 활용을 위한 법적, 제도적 논의가 국제적으로 진행될 것이다.
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