구글 젬니(Google Gemini): GPT-3.5, 미스트랄, 람라와의 포괄적인 벤치마크 비교

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Jennie Rose

Published on 2024. 4. 30.

구글의 젬니(Gemini) AI 모델은 2023년 12월에 출시 이후 큰 관심을 받았습니다. 젬니 울트라(Gemini Ultra), 젬니 프로(Gemini Pro), 젬니 나노(Gemini Nano)라는 세 가지 버전을 갖춘 구글은 다양한 작업과 응용에 대응할 수 있도록 목표로 하고 있습니다. 이 글에서는 젬니 모델의 기술적인 성능과 능력에 대해 다른 주도적인 AI 모델인 GPT-3.5, 미스트랄, 람라와 비교하면서 깊이 파고들어 살펴보겠습니다.

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젬니 모델의 다양한 버전

구글은 다양한 작업과 응용에 대응하기 위해 젬니 1.0 모델을 세 가지 다른 크기로 최적화했습니다:

젬니 울트라(Gemini Ultra)

젬니 울트라는 젬니 패밀리에서 가장 크고 가장 강력한 모델입니다. 5400억 개의 매개변수를 자랑하여, 깊은 추론과 다중모달 이해를 필요로 하는 매우 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다.

젬니 울트라의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 코딩, 수학, 과학, 추론 벤치마크에서 우수한 성능을 보임
• 이미지, 비디오, 오디오 등에 대한 강력한 다중모달 기능을 보임
• 데이터 센터 및 기업 응용을 위해 상당한 계산 자원이 필요
• 아직 출시되지 않았으며, 추가적인 세부 조정과 안전성 검사를 거치고 있음
• 2024년에 예정된 바드(Bard) 어드밴스드(Bard Advanced) 경험을 제공할 예정입니다.

젬니 프로(Gemini Pro)

젬니 프로는 다양한 작업에 확장 가능한 최고의 모델입니다. 2800억 개의 매개변수로 울트라보다 작지만, 여전히 인상적인 성능과 다용도성을 제공합니다. 젬니 프로는 최첨단 AI를 기반으로 한 응용 프로그램을 개발하려는 개발자와 기업 고객에게 적합합니다.

젬니 프로의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 현재 구글의 AI 챗봇 바드(Bard)를 구동하고 있습니다.
• 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio)와 버텍스 AI(Vertex AI)의 API를 통해 개발자가 액세스할 수 있습니다.
• 텍스트 전용 및 다중모달(텍스트+이미지) 프롬프트를 지원합니다.
• GPT-3.5와 클로드(Claude)에 비해 벤치마크에서 강력한 성능을 보입니다.
• 울트라에 비해 더 효율적으로 서비스할 수 있어, 보다 넓은 배포를 가능하게 합니다.

젬니 나노(Gemini Nano)

젬니 나노는 젬니 시리즈 중 가장 효율적인 모델로, 장치 내 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 200억 개의 매개변수만 있어도, 클라우드 연결에 의존하지 않고 스마트폰과 태블릿에서 로컬로 실행되어 강력한 AI 기능을 제공할 수 있습니다.

젬니 나노의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 구글의 Pixel 8 Pro 폰을 시작으로 장치 내에서 실행할 수 있도록 최적화되었습니다.
• 레코더 앱의 요약(Summarize) 기능과 Gboard의 스마트 리플라이(Smart Reply)에 동력을 공급합니다.
• 안드로이드 14의 AICore를 통해 안드로이드 개발자에게 제공됩니다.
• 젬니의 다중모달 이해 기능을 높은 효율성으로 구현합니다.
• 모바일 장치에서 개인화와 개인정보 보호를 고려한 AI 경험을 가능하게 합니다.

구글은 이러한 세 가지 사이즈의 젬니를 제공함으로써 첨단 AI 기술을 다양한 기기와 사용 사례에서 접근 가능하고 유용하도록 만들고자 합니다. 복잡한 기업 작업에 적합한 고성능인 울트라부터 일반 개발을 위한 다재다능한 프로까지 그리고 장치 내 인공지능을 위한 효율적인 나노까지, 젬니 모델의 다양한 버전은 구글의 AI 생태계에서의 큰 발전을 상징합니다.

벤치마크 비교

젬니 모델의 성능을 다른 주도적인 AI 모델과 비교하기 위해 여러 가지 주요 벤치마크를 살펴보겠습니다:

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

MMLU 벤치마크에서 젬니 울트라는 모든 다른 모델보다 우수한 성능을 보이며, 57개 주제에 걸친 지식 습득(understanding)을 평가합니다. 젬니 프로는 GPT-4보다 약간 높은 점수를 기록하지만 GPT-3.5 Turbo보다 높습니다. 미스트랄-7B와 람라-2-7B는 큰 모델을 따라잡지 못합니다.

BBH (Big-Bench Hard)

BBH 벤치마크에서 다중 단계 추론 작업을 테스트하는데, 젬니 울트라는 GPT-4보다 약간 뛰어난 성능을 보입니다. 미스트랄-7B, GPT-3.5 Turbo 및 람라-2-7B보다는 젬니 프로가 우수한 결과를 보입니다.

HumanEval (파이썬 코딩)

젬니 울트라는 Python 코딩 벤치마크인 HumanEval에서 강력한 코딩 능력을 보여주며, GPT-4를 앞서가고 있습니다. 젬니 프로도 미스트랄-7B, GPT-3.5 Turbo 및 람라-2-7B보다 우수한 성능을 발휘합니다.

DROP (독해력)

효율성과 장기적 맥락

Google은 Gemini 모델의 효율성을 크게 개선했습니다. Gemini 1.5 Pro 변형 버전은 연산량을 줄이면서 Gemini 1.0 Ultra의 성능과 일치합니다. 또한 Gemini 1.5 Pro는 100만 토큰의 맥락 창을 지원하여, 1시간 길이의 비디오나 70만 단어의 문서와 같은 대량의 데이터를 처리할 수 있게 됐습니다.

로컬에서 Gemini 실행하기

로컬에서 Gemini 모델을 실행하려면 Python 3.9+로 개발 환경을 설정하고 Jupyter (또는 Google Colab)과 Google AI Studio의 API 키를 설정해야 합니다. 다음은 Python을 사용하여 Gemini API를 사용하는 간단한 예시입니다:

from google.generativeai import client
 
api_key = "YOUR_API_KEY"
model = "models/google/text-bison-001"
prompt = "프랑스의 수도는 어디인가요?"
 
service = client.GenerativeAIService(api_key=api_key)
response = service.generate_text(
    model=model,
    prompt=prompt,
    max_output_tokens=256,
    temperature=0.7,
)
 
print(response.result)

"YOUR_API_KEY"를 실제 API 키로 바꿔주세요. 더 자세한 예시와 코드 샘플은 GitHub의 Gemini API Cookbook에서 찾을 수 있습니다.

제한과 전망

Gemini 모델은 놀라운 진전을 보였지만, 아직 일부 제한 사항이 해결되어야 합니다:

• 시각 모델의 성능이 낮아 추가 개발이 필요합니다.
• 가장 강력한 변종인 Gemini Ultra는 경쟁사들이 따라잡을 시간을 주기 위해 2024년까지 공개되지 않을 예정입니다.
• Google은 데이터 처리, 잠재적 편향성 및 투명성과 관련된 윤리적인 문제들을 해결해야 합니다.

이러한 도전에도 불구하고, Gemini 모델의 신속한 진전과 인상적인 능력은 인공지능 개발 분야에서 큰 도약을 시사합니다. Google이 Gemini 패밀리를 더욱 개선하고 확장함에 따라, 우리는 가까운 미래에 혁신적인 응용과 혁신을 기대할 수 있습니다.

결론

Google의 Gemini AI 모델은 급변하는 인공지능 분야에서 강력한 경쟁자로 나타났습니다. Gemini 모델은 다중 모달 기능, 인상적인 벤치마크 결과, 효율성 및 맥락 처리의 지속적인 개선을 통해 다양한 산업 분야에서 큰 발전을 이끌어낼 준비가 되어 있습니다.

벤치마크 비교 결과, Gemini Ultra는 언어 이해, 추론, 코딩 및 독해와 같은 다양한 작업 영역에서 GPT-4, GPT-3.5 Turbo, Mistral-7B 및 Llama-2-7B를 포함한 다른 선도적인 AI 모델보다 일관적으로 뛰어난 성능을 보입니다. Gemini Pro도 GPT-3.5 Turbo와 Mistral-7B를 자주 능가하는 강력한 성능을 발휘합니다.

개발자들과 연구원들이 Gemini의 가능성을 계속해서 탐구하고 활용함에 따라, 인공지능이 인간의 지식, 창의력 및 문제 해결 능력을 더욱 향상시키는 미래를 기대할 수 있습니다. Gemini 모델이 보여주는 기술적인 진보는 Google이 인공지능의 한계를 뛰어넘고 이 혁신적인 기술의 미래를 조성하는 데 헌신하고 있음을 증명합니다.

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