DILAB 연구실은 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 활용하고 한계를 분석함으로써 차세대 인공지능 기술 발전에 기여하고 있습니다. LLM은 방대한 데이터로부터 언어적 패턴과 의미를 학습하여 다양한 자연어 처리 과제에 적용될 수 있는 강력한 도구입니다. 연구실에서는 LLM을 기반으로 한 챗봇 개발, LLM의 내부 구조 분석(Probing LLM), 그리고 외부 지식과 결합한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 특히, RAG 기술은 LLM의 한계를 극복하고자 외부 지식베이스에서 관련 정보를 검색하여 답변 생성에 활용하는 방식으로, 더욱 정확하고 신뢰성 있는 지식 기반 대화 시스템을 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 사용자의 질문에 대해 보다 풍부하고 근거 있는 답변을 제공할 수 있으며, 다양한 도메인에 특화된 응용 시스템 개발이 가능합니다. 이러한 연구는 단순한 언어 모델의 성능 향상을 넘어서, 실제 산업 및 사회 현장에서 활용될 수 있는 실용적인 인공지능 솔루션 개발로 이어집니다. DILAB은 LLM의 연산 비용 절감, 성능 최적화, 멀티홉 질의 응답 등 다양한 측면에서 혁신적인 연구를 지속하고 있으며, 차세대 지능형 대화 시스템의 핵심 기술을 선도하고 있습니다.

DILAB은 시각적 데이터와 언어적 데이터를 동시에 이해하고, 두 정보 간의 관계를 학습하는 멀티모달 인공지능(Multi-modal AI) 연구에 주력하고 있습니다. 비전-언어 모델은 이미지와 텍스트를 결합하여 이미지 설명 생성, 이미지 기반 질의응답(VQA), 텍스트-이미지 검색 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다. 연구실에서는 벡터 데이터베이스를 활용한 비전-언어 표현 압축, 외부 지식베이스 전이, 장기 시각 기억 네트워크 등 첨단 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 도메인 특화 텍스트 분석 연구를 통해 특정 분야(예: 한글 소설, 지적재산권 문서 등)의 방대한 데이터 속에서 숨겨진 의미와 가치를 발견하고, 복잡한 문제 해결 및 새로운 인사이트 창출에 기여하고 있습니다. 자연어 처리 기술을 기반으로 한 텍스트 분석은 데이터 인사이트 도출, 중복 검출, 의미 네트워크 구축 등 다양한 산업적 요구에 부응하고 있습니다. 이러한 멀티모달 및 도메인 특화 연구는 실제 데이터 환경에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적인 요소로, DILAB은 이론적 연구와 실용적 응용을 모두 아우르는 융합적 접근을 통해 인공지능 기술의 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.