대규모 서비스 환경에서의 이미지 콘텐츠 모더레이션(feat. 멀티모달 LLM)

본 글은 대규모 서비스 환경에서 이미지 콘텐츠 모더레이션 시스템을 구축하는 과정과 기술적 고민을 공유합니다. 콘텐츠 모더레이션은 서비스 정책 및 법적 기준에 위배되는 콘텐츠를 탐지하고 조치하는 핵심 인프라로, 플랫폼 규모 증가에 따라 자동화된 탐지 시스템의 중요성이 커지고 있습니다.

특히 이미지 콘텐츠는 구조가 없고 맥락에 따라 유해 여부가 달라지는 등 기술적으로 까다로운 영역입니다. 글에서는 초기의 규칙 기반 필터링부터 머신러닝 기반 분류 모델, 그리고 현재 발전하고 있는 딥러닝, 멀티모달 모델, LLM을 활용한 맥락 기반 판별 기술까지 콘텐츠 모더레이션 기술의 진화를 설명합니다.

대규모 환경에서의 높은 성능, 안정성, 처리 및 비용 효율성을 고려한 시스템 구축 과정과 최적화 방법론을 다룹니다.