대규모 멀티모달 모델(LMMs)은 이미지 해석, 시각적 질문에 답변, 다중 모달을 결합하여 사실 정보를 검색하는 시스템을 가능하게 한다. 이러한 모델의 개발은 가상 비서 및 실제 환경에서 사용되는 인공지능 시스템의 기능을 크게 발전시켰다. 그러나 대량의 학습 데이터가 있더라도 LMMs는 종종 동적이거나 발전하는 정보를 간과하는데, 특히 학습 후에 나타나는 사실들을 놓칠 수 있다. 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 형태의 입력을 처리할 수 있는 LMMs는 최근 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만 학습 데이터의 양이 많을수록 모델의 크기와 복잡성이 증가하며, 다양한 모달 간의 상호작용을 효과적으로 다루는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 특히 정보의 동적 업데이트나 실시간 정보에 대한 처리 능력은 LMMs의 성능을 높이는 데 중요한 요소로 인식되고 있다. 이에 따라 최근에 발표된 AI 논문에서는 MMSearch-R1이라는 강화 학습 프레임워크를 소개하며, LMMs에서 효율적인 온디맨드 멀티모달 검색을 위한 방법을 제안하고 있다. 이 프레임워크는 모델의 성능을 높이고 동적이거나 실시간으로 변화하는 정보에 더 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하고 있어, 실제 응용 프로그램에서 더 나은 성능을 기대할 수 있다.

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