Ollama, 멀티모달 AI의 새로운 기준을 제시하다 - 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 AI 엔진의 진화

 

https://ollama.com/blog/multimodal-models

Ollama의 새로운 멀티모달 엔진, 무엇이 달라졌을까?

AI 모델들이 점점 더 사람처럼 복합적인 정보를 처리하게 되면서, 멀티모달(Multimodal) 기술은 그 핵심으로 떠오르고 있습니다. Ollama는 이번에 새롭게 공개한 멀티모달 전용 엔진을 통해 이미지와 텍스트를 결합한 질문 응답 기능을 본격적으로 지원하기 시작했습니다.

이 블로그에서는 Ollama가 어떤 기술적 변화와 진화를 거쳐 멀티모달 엔진을 완성했는지, 어떤 모델을 지원하는지, 그리고 실제 사용자가 체감할 수 있는 주요 기능과 향후 기대되는 점은 무엇인지 차근히 살펴보겠습니다.

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멀티모달 모델이란 무엇인가?

멀티모달 모델은 하나의 입력 형태가 아닌 여러 형태의 정보를 동시에 처리할 수 있는 AI입니다. 예를 들어, 단순히 텍스트만을 읽는 것이 아니라 이미지나 음성 같은 다양한 입력을 함께 분석하고 이해할 수 있습니다.

기존 언어 모델은 텍스트에만 집중되어 있었기 때문에, 이미지나 비디오를 포함한 질문에는 대응하기 어려웠습니다. 그러나 Ollama는 이러한 한계를 넘어, 텍스트와 이미지 모두를 통합적으로 이해하고 해석할 수 있는 멀티모달 모델을 지원하기 위해 자체 엔진을 새롭게 개발했습니다.

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Ollama가 지원하는 대표 멀티모달 모델들

1. Llama 4 Scout

1090억 개의 파라미터를 가진 mixture-of-experts 모델로, 비디오 프레임 속에서 특정 건물이나 사물의 위치를 식별하고 그에 따른 질문에 응답할 수 있습니다. 예를 들어, 한 장의 사진 속 건물을 보고 ‘이 건물에서 스탠포드까지 얼마나 먼가?’라는 질문에 실제 교통 수단과 예상 소요 시간 등을 고려한 정밀한 답변을 제공합니다.

Llama 4 Scout는 단순히 이미지를 해석하는 데서 그치지 않고, 맥락에 맞는 후속 질문에도 유연하게 대응할 수 있는 구조로 설계돼 있습니다.

2. Gemma 3

Gemma 3는 여러 장의 이미지를 동시에 입력받아 이미지들 간의 관계를 파악할 수 있는 모델입니다. 예를 들어, 네 장의 이미지에서 공통적으로 등장하는 동물이나 특정 장면을 인식하고, 이를 기반으로 특이한 상황까지 분석합니다.

실제로 ‘라마와 돌고래가 복싱하는 상황’ 같은 비현실적인 이미지에 대해서도, 각 동물의 특징과 역동성을 기반으로 누가 유리할지 분석할 수 있는 기능을 제공합니다.

3. Qwen 2.5 VL

문서 인식 및 OCR 기능에 특화된 모델입니다. 수표의 정보를 자동 추출하거나, 중국어로 작성된 수직 글귀를 영어로 번역하는 작업 등을 처리할 수 있습니다. 복잡한 이미지 속 텍스트 정보를 정확하게 식별하고 언어 간 변환까지 제공할 수 있어, 실제 업무 환경에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.

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Ollama 멀티모달 엔진의 3가지 핵심 기술

1. 모델 모듈성 향상

Ollama는 멀티모달 모델을 독립적이고 일급 객체처럼 다루는 구조로 설계되었습니다. 각 모델의 로직을 분리해 더 가볍고 관리하기 쉬운 형태로 유지하면서도, 개발자는 복잡한 조건문 없이 모델 개발과 훈련에 집중할 수 있도록 했습니다.

기존 ggml 기반 시스템에서는 텍스트 전용 모델만 지원했지만, Ollama는 이미지 임베딩과 텍스트 디코딩을 분리해 독립적으로 처리함으로써, 다양한 모델 구조를 유연하게 통합할 수 있습니다.

2. 정확도 개선

멀티모달 모델에서 정확도를 높이기 위해 Ollama는 이미지 처리 시 추가 메타데이터를 활용합니다. 예를 들어, 대형 이미지가 배치 사이즈를 초과할 경우 위치 정보가 손실될 수 있는데, 이를 보완하기 위해 인과적 어텐션의 적용 여부나 임베딩 배치의 경계 처리 등을 세밀하게 다룹니다.

각 모델이 학습된 논문 기준에 따라 최적 분할 지점을 설정함으로써, 품질 저하 없이 안정적인 출력을 유지할 수 있습니다.

3. 메모리 최적화

• 이미지 캐싱: 한 번 처리된 이미지를 메모리에 유지해 후속 질문에 대해 빠르게 응답할 수 있도록 설계돼 있습니다.
• KV 캐시 최적화: 하드웨어 메타데이터를 기반으로 메모리 사용을 예측하고 최적화하는 구조로, 다양한 OS 및 하드웨어 환경에 유연하게 대응합니다.
• 맞춤형 어텐션 설정: 모델별로 특화된 어텐션 계층을 적용해 각 모델의 성능을 극대화합니다. 예를 들어, Gemma 3는 슬라이딩 윈도우 어텐션, Llama 4 Scout는 청크드 어텐션을 활용합니다.

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Ollama가 만들어낼 다음 단계

Ollama는 이번 멀티모달 엔진 발표를 통해 단순히 이미지와 텍스트를 처리하는 수준을 넘어서고자 합니다. 향후 지원 예정인 기능은 다음과 같습니다.

• 더 긴 컨텍스트 길이 지원
• 향상된 추론 및 사고 능력
• 도구 호출 기능
• 실시간 스트리밍 응답
• 컴퓨터를 직접 제어하는 기능

이러한 기능은 모두 단순한 사용자 질의응답을 넘어, 실질적인 ‘에이전트형 AI’로 진화하기 위한 밑바탕이 됩니다.

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Ollama는 왜 주목해야 하는가?

Ollama의 새 멀티모달 엔진은 단순히 새로운 모델을 지원하는 수준이 아닙니다. AI가 더 사람처럼 정보를 인식하고 해석하며, 사용자의 맥락에 맞춰 유연하게 응답하는 시대를 위한 기반 기술입니다.

모델 모듈성과 정확도, 메모리 최적화까지 세심하게 설계된 이 엔진은, AI 기술이 실제 업무나 일상 속에 더 깊숙이 들어갈 수 있도록 하는 디딤돌이 될 것입니다.

멀티모달 AI에 대한 관심이 늘어나는 지금, Ollama의 이번 변화는 분명 주목할 만한 진일보입니다. 특히 이미지와 텍스트를 함께 다루는 작업이 많은 환경에서는 더더욱 실질적인 변화를 체감하게 될 것입니다.

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Ollama's new engine for multimodal models · Ollama Blog