MolmoAI by Ai2

Molmo는 첨단 멀티모달 AI 모델들의 집합으로, 다양한 학문적 벤치마크와 인간 평가에서 뛰어난 성능을 보이는 개방형 AI 모델이다. 이 모델은 단순히 멀티모달 데이터를 해석하고 자연어로 표현하는 것을 넘어서, 포인트를 활용하여 물리적 및 가상 세계와의 상호작용을 가능하게 한다. 특히, Molmo는 인간에 의해 생성된 음성 기반 이미지 캡션 데이터를 사용하여 기존의 합성 데이터로부터 벗어난 고유한 성능을 자랑한다. 다양한 애플리케이션에서 강력한 상호작용을 제공하며, 교육용 로봇이나 웹 인터페이스 상의 에이전트와 같은 실제 응용사례에서 유용할 것이다. Molmo는 품질 높은 데이터와 잘 조정된 학습 파이프라인을 바탕으로, 기존의 폐쇄형 시스템들과 비교해도 우수한 성능을 보인다.

복합 모드 상호작용

Molmo는 이미지 캡셔닝 데이터를 활용해 다양한 물리적 및 가상 환경과 상호작용할 수 있는 강력한 AI 모델을 제공한다. 이는 로봇이 특정 지점이나 객체를 가리키게 하거나, 웹 에이전트가 사용자 인터페이스 요소를 클릭하도록 돕는다.

고품질 데이터 사용

Molmo는 기존의 VLM을 사용하지 않고 수집된 고도로 상세한 이미지 캡션 데이터셋을 기반으로 학습한다. 이는 데이터 노이즈를 줄여 모델의 정확성과 신뢰성을 높인다.

개방형 아키텍처

Molmo는 CLIP 비전 인코더와 언어 전용 LLM을 기반으로 다중 모달 AI 모델의 모든 가중치, 코드, 데이터 및 평가를 개방하였다. 연구 커뮤니티에 중요한 재현성 및 독립성을 제공한다.

2D 포인팅 기능

Molmo는 텍스트 대신 시각적 설명을 기반으로 질문에 답할 수 있는 2D 포인팅 데이터를 이용한다. 예를 들어, 이미지에서 특정 객체를 가리키거나, 아날로그 시계를 읽는 등의 기능을 제공한다.

인간 선호도 평가

Molmo는 다양한 모델을 인간 평가를 통해 선호도 평점을 매겼다. 사용자들은 Molmo의 응답을 다른 모델과 비교하여 선호도를 표시했고, 이를 통해 높은 순위를 유지한다.

교육용 도구: Molmo는 학습 자료에서 직접 정보를 찾아내어 학생들에게 보다 구체적이고 정확한 설명을 제공함으로써 학교 수업의 이해도를 높입니다. 비전 인코더와 언어 모델을 활용하여 학생들이 복잡한 개념을 시각적으로 이해할 수 있게 돕습니다.

디지털 미술관 가이드: Molmo는 디지털 미술관에서 작품 위주의 설명과 특정 세부 사항을 가리키며 보다 풍부한 방문 경험을 제공합니다. 비언어적 신호를 사용해 그림이나 조각의 중요한 부분을 지적합니다.

원격 근무 협업 도구: 원격 팀은 Molmo를 사용하여 회의 시간 동안 그래프나 차트를 함께 읽고 분석할 수 있습니다. Molmo의 캡션 생성 기능을 통해 문서나 차트를 상세하게 설명하고, 중요한 포인트를 시각적으로 표시합니다.

로봇 시각 시스템: 가정용 로봇은 Molmo를 활용하여 물체 인식과 위치 파악을 수행합니다. Molmo의 포인팅 기능을 통해 로봇은 사용자가 원하는 물체를 정확히 집어들거나 특정 장소로 이동할 수 있습니다.

의료 영상 분석: 의료 전문가들이 Molmo를 사용해 X선이나 MRI 스캔을 분석하고, 이미지 주요 부분을 지적하며 설명을 할 수 있습니다. 이를 통해 더 정확한 진단을 제공하고 의사소통 오류를 줄입니다.

Step 1: Molmo 웹사이트에 접속하여 데모를 클릭하세요.

Step 2: 페이지 상단의 '모델' 메뉴에서 원하는 Molmo 모델을 선택하세요.

Step 3: 제공된 예제 이미지를 업로드하거나 텍스트를 입력하여 모델을 테스트하세요.

Step 4: 모델이 생성한 이미지 설명이나 답변을 확인하고 필요 시 수정하세요.

Step 5: 각 Molmo 모델의 데이터, 코드, 평가 정보는 관련 링크를 통해 추가로 확인하세요.