그냥 llm이 전부 알려준단거임 심지어 사람보다 친절함
그런데 트위터에서 말하던 imgur 문제를 지금 첨 봤음 주소 복붙 해도 머 없더라
아무튼 그냥 goldmane은 신임

내가 가지고 있던 궁금증이 이 대화로 해결됨

[For User] 대화 내용 한글 요약
지금까지의 대화 흐름을 한눈에 파악하실 수 있도록 정리했습니다.

1. 시작점: "멀티모달은 사치 아닌가?"

"LLM의 '진짜' 지능을 높이는 데 집중해야 한다. VEO(영상 AI) 같은 멀티모달은 아직 시기상조인 사치다" 라는 날카로운 문제 제기에서 대화가 시작되었습니다.
2. 핵심 답변: "사치가 아닌 '필수'다"

멀티모달은 LLM이 가진 근본적인 한계, 즉 **'기호 그라운딩 문제'**를 해결하기 위한 필수 전략입니다.
기호 그라운딩 문제란? LLM이 '사과'라는 단어를 알아도, 실제 사과의 형태, 색, 맛을 몰라 현실과 언어가 분리된 상태를 말합니다. 멀티모달은 이 언어에 현실의 '닻'을 내려주는 역할을 합니다.
3. 작동 원리: "VEO와 LLM은 어떻게 소통하는가?"

1단계 (비유): 하나의 뇌 안에서 '시각 정보'와 '언어 정보'가 실시간으로 합쳐져 종합적인 판단을 내리는 것과 같습니다.
2단계 (상세 원리):
영상과 텍스트를 각각의 전문가(인코더)가 '의미 좌표값'(벡터)이라는 공통 언어로 번역합니다.
이 좌표값들을 **'잠재 공간'**이라는 공통의 의미 지도 위에 배치합니다.
**'어텐션'**이라는 똑똑한 번역가가 질문에 맞춰 지도에서 가장 관련 있는 정보를 찾아 연결해 답변을 만듭니다.
4. 스케일링 법칙과의 대결: "그냥 모델만 키우면 안 되나?"

"그럼 복잡한 멀티모달 말고, 그냥 모델 크기/데이터만 무식하게 키우는 **'스케일링 법칙'**이 더 효율적이지 않은가?" 라는 핵심 질문이 나왔습니다.
결론: 과거(GPT-3 시절)에는 그 전략이 압도적으로 옳았습니다. 하지만 지금은 3가지 거대한 벽에 부딪혔습니다.
데이터의 벽: 학습시킬 고품질 텍스트 데이터가 지구상에서 거의 고갈되었습니다.
상식의 벽: 모델 크기를 아무리 키워도 현실 감각(상식)이 없어 '환각(거짓말)'을 하는 문제는 해결되지 않습니다.
효율의 벽: 천문학적인 돈을 쏟아부어도 성능은 아주 조금 오르는 '가성비 최악'의 구간에 진입했습니다.
따라서 현재 AI 개발은 '스케일링'이라는 기본 체력 훈련에 더해, '멀티모달'이라는 고도의 기술 훈련을 병행하는 방향으로 나아가고 있습니다.