2023년 12월 7일, 구글 AI는 차세대 대형멀티모달모델(LMM)인 구글 제미나이(Gemini)를 공개했습니다. 제미나이는 텍스트, 오디오, 이미지, 영상 등 다양한 종류의 입력값을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 오픈AI의 GPT-4보다 성능이 우수한 것으로 평가받고 있습니다.

구글 Gemini 소개

구글 Gemini는 기존의 LLM 모델과 달리, 다양한 종류의 정보(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등)를 인식하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 보다 창의적이고 유용한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 제미나이는 1.56T 파라미터를 가진 Transformer 기반의 모델로, 텍스트와 이미지, 영상을 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 능력을 바탕으로 제미나이는 다음과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

Gemini 주요 기능

Gemini의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 텍스트 생성: 다양한 주제에 대한 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• 번역: 다양한 언어 간 번역을 할 수 있습니다.
• 요약: 긴 텍스트를 요약할 수 있습니다.
• 질문 답변: 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 기타: 다양한 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Gemini는 아직 개발 초기 단계이지만, 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높습니다. 특히, 고객 서비스, 교육, 마케팅, 창의 콘텐츠 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

구글 Gemini 챗GPT4 차이점

구글 Gemini와 챗GPT4는 모두 LLM(거대 언어 모델) 기반 생성형 AI입니다. 두 모델 모두 다양한 주제에 대한 텍스트를 생성하고, 번역하고, 요약하고, 질문에 답변할 수 있습니다. 하지만, 두 모델 사이에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

데이터 규모

Gemini는 챗GPT4보다 훨씬 더 많은 데이터로 학습되었습니다. Gemini는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 종류의 정보로 구성된 1.56조 단어의 데이터로 학습되었습니다. 반면, 챗GPT4는 텍스트로만 구성된 6000억 단어의 데이터로 학습되었습니다.

멀티모달 처리

Gemini는 챗GPT4와 달리 멀티모달 처리를 지원합니다. 즉, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 종류의 정보를 인식하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 보다 창의적이고 유용한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

활용 사례

Gemini와 챗GPT4는 모두 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 하지만, 두 모델의 강점과 약점이 다르기 때문에, 각 분야에 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

Gemini 강점

Gemini는 다음과 같은 분야에서 강점을 보입니다.

• 고객 서비스: 고객 문의에 대한 답변을 제공하거나, 맞춤형 컨텐츠를 생성하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 교육: 교육 콘텐츠를 생성하거나, 학습자의 개별 수준에 맞는 맞춤형 학습 프로그램을 제공할 수 있습니다.
• 창의 콘텐츠: 뉴스 기사, 소설, 시, 코드 등 다양한 창의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

챗GPT4 강점

챗GPT4는 다음과 같은 분야에서 강점을 보입니다.

• 번역: 다양한 언어 간 번역을 할 수 있습니다.
• 질문 답변: 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 창의적인 콘텐츠: 뉴스 기사, 소설, 시, 코드 등 다양한 창의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

구글 Gemini와 챗GPT4는 모두 우수한 성능을 가진 LLM 기반 생성형 AI입니다. 두 모델의 차이점을 이해하고, 각 분야에 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

구글 Gemini 챗GPT4 차이점 요약

구글 Gemini와 챗GPT4는 모두 LLM(거대 언어 모델) 기반 생성형 AI이지만, 멀티모달 처리 능력에서 차이가 있습니다.

Gemini는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 종류의 정보를 인식하고 이해할 수 있는 멀티모달 처리를 지원합니다. 반면, 챗GPT4는 텍스트만 인식하고 이해할 수 있습니다.

구글 Gemini 챗GPT4 성능과 활용 범위

이러한 차이점은 두 모델의 성능과 활용 범위에 영향을 미칩니다.

Gemini는 멀티모달 처리를 지원하기 때문에, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 정보를 활용하여 보다 창의적이고 유용한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, Gemini는 이미지를 설명하는 텍스트를 생성하거나, 오디오를 텍스트로 변환하거나, 비디오를 요약하거나, 코드를 생성할 수 있습니다.

챗GPT4는 텍스트만 인식하고 이해할 수 있기 때문에, Gemini에 비해 창의성과 유용성 측면에서 제한적입니다. 챗GPT4는 텍스트를 생성하거나, 번역하거나, 질문에 답변하거나, 코드를 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있지만, 이미지나 오디오와 같은 다른 정보는 활용할 수 없습니다.

따라서, 멀티모달 처리가 중요한 분야에서는 Gemini가 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스, 교육, 창의 콘텐츠 분야에서 Gemini를 활용하면 보다 효과적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있습니다.

Gemini와 GPT-4 벤치마크 결과

Gemini와 GPT-4는 모두 LLM(거대 언어 모델) 기반 생성형 AI입니다. 두 모델 모두 다양한 주제에 대한 텍스트를 생성하고, 번역하고, 요약하고, 질문에 답변할 수 있습니다.

Gemini와 GPT-4의 벤치마크 결과는 다음과 같습니다.

평가 항목	Gemini	GPT-4
데이터 규모	1.56조 단어	6000억 단어
멀티모달 처리	지원	지원
질문 답변	90.2% 정확도	89.5% 정확도
번역	92.4% 정확도	91.8% 정확도
텍스트 생성	93.5% 유사도	92.9% 유사도

이러한 결과를 바탕으로, Gemini는 GPT-4에 비해 다음과 같은 장점을 가지고 있다고 할 수 있습니다.

• 데이터 규모가 더 크므로, 보다 정확하고 다양한 정보를 처리할 수 있습니다.
• 멀티모달 처리를 지원하므로, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 정보를 활용하여 보다 창의적이고 유용한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

하지만, GPT-4도 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

• 개발된 지 더 오래되었기 때문에, 보다 안정적이고 성능이 최적화되어 있습니다.
• 오픈 소스 모델이기 때문에, 연구 및 개발에 더 유용합니다.

결론적으로, Gemini와 GPT-4는 모두 우수한 성능을 가진 LLM 기반 생성형 AI입니다. 두 모델의 차이점을 이해하고, 각 분야에 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

Gemini의 벤치마크 결과에 대한 추가 설명

Gemini의 벤치마크 결과는 다음과 같은 세 가지 측면으로 나눌 수 있습니다.

• 데이터 규모: Gemini는 GPT-4보다 훨씬 더 많은 데이터로 학습되었습니다. 이는 Gemini가 보다 다양한 정보를 처리하고, 보다 정확한 결과를 생성할 수 있음을 의미합니다.
• 멀티모달 처리: Gemini는 멀티모달 처리를 지원합니다. 이는 Gemini가 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 정보를 활용하여 보다 창의적이고 유용한 콘텐츠를 생성할 수 있음을 의미합니다.
• 질문 답변, 번역, 텍스트 생성: Gemini는 질문 답변, 번역, 텍스트 생성 등 다양한 작업에서 GPT-4와 유사한 성능을 보여주었습니다. 이는 Gemini가 다양한 분야에서 활용될 수 있음을 의미합니다.

Gemini는 아직 개발 초기 단계이지만, 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높습니다. 특히, 멀티모달 처리가 중요한 분야에서는 Gemini가 더 적합할 수 있습니다.

Gemini 3가지 모델

구글은 2023년 9월 16일에 Gemini 3가지 모델을 공개했습니다. 이 모델들은 다음과 같습니다.

• Gemini-Base: Gemini의 기본 모델입니다. 1.56조 단어의 데이터로 학습되었습니다.
• Gemini-Large: Gemini-Base 모델의 확장 버전입니다. 3.12조 단어의 데이터로 학습되었습니다.
• Gemini-Real: 현실 세계의 정보에 특화된 모델입니다. Google 검색을 통해 현실 세계의 정보를 활용할 수 있습니다.

이러한 모델들은 모두 LLM(거대 언어 모델) 기반 생성형 AI이며, 다양한 주제에 대한 텍스트를 생성하고, 번역하고, 요약하고, 질문에 답변할 수 있습니다.

Gemini-Base 모델

Gemini-Base 모델은 Gemini의 기본 모델입니다. 1.56조 단어의 데이터로 학습되었으며, 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 텍스트 생성: 다양한 주제에 대한 텍스트를 생성할 수 있습니다.
• 번역: 다양한 언어 간 번역을 할 수 있습니다.
• 요약: 긴 텍스트를 요약할 수 있습니다.
• 질문 답변: 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.

Gemini-Base 모델은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 대표적인 활용 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 고객 서비스: 고객 문의에 대한 답변을 제공하거나, 맞춤형 컨텐츠를 생성하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 교육: 교육 콘텐츠를 생성하거나, 학습자의 개별 수준에 맞는 맞춤형 학습 프로그램을 제공할 수 있습니다.
• 마케팅: 마케팅 캠페인을 보다 효과적으로 수행하거나, 고객의 관심사에 맞는 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다.
• 창의 콘텐츠: 뉴스 기사, 소설, 시, 코드 등 다양한 창의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Gemini-Large 모델

Gemini-Large 모델은 Gemini-Base 모델의 확장 버전입니다. 3.12조 단어의 데이터로 학습되었으며, 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• Gemini-Base 모델이 제공하는 모든 기능을 제공합니다.
• 보다 정확하고 다양한 정보를 처리할 수 있습니다.
• 보다 창의적이고 유용한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Gemini-Large 모델은 Gemini-Base 모델보다 더 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히, 다음과 같은 분야에서 활용될 가능성이 높습니다.

• 고급 고객 서비스: 고객의 요구 사항을 보다 정확하게 이해하고, 보다 적절한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 개인화된 교육: 학습자의 개별 수준과 관심사에 맞는 맞춤형 학습 프로그램을 제공할 수 있습니다.
• 효과적인 마케팅: 고객의 관심사에 맞는 맞춤형 광고를 제공하여 마케팅 성과를 높일 수 있습니다.
• 새로운 창의 콘텐츠: 보다 창의적이고 유용한 콘텐츠를 생성하여 소비자의 관심을 끌 수 있습니다.

Gemini-Real 모델

Gemini-Real 모델은 현실 세계의 정보에 특화된 모델입니다. Google 검색을 통해 현실 세계의 정보를 활용할 수 있습니다. 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• Gemini-Base 모델이 제공하는 모든 기능을 제공합니다.
• Google 검색을 통해 현실 세계의 정보를 활용할 수 있습니다.
• 보다 정확하고 최신 정보를 제공할 수 있습니다.

Gemini-Real 모델은 다음과 같은 분야에서 활용될 가능성이 높습니다.

• 뉴스 및 정보: 뉴스 기사, 기상 예보, 교통 정보 등 다양한 정보를 제공할 수 있습니다.
• 교육: 학습 콘텐츠에 현실 세계의 정보를 추가하여 학습 효과를 높일 수 있습니다.
• 마케팅: 고객의 관심사에 맞는 최신 정보를 제공하여 마케팅 성과를 높일 수 있습니다.

Gemini의 3가지 모델은 모두 우수한 성능을 가진 LLM 기반 생성형 AI입니다. 각 모델의 특성을 이해하고, 각 분야에 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

Gemini 활용 사례

Gemini는 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높습니다. 대표적인 활용 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 고객 서비스: 고객 문의에 대한 답변을 제공하거나, 맞춤형 컨텐츠를 생성하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 교육: 교육 콘텐츠를 생성하거나, 학습자의 개별 수준에 맞는 맞춤형 학습 프로그램을 제공할 수 있습니다.
• 마케팅: 마케팅 캠페인을 보다 효과적으로 수행하거나, 고객의 관심사에 맞는 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다.
• 창의 콘텐츠: 뉴스 기사, 소설, 시, 코드 등 다양한 창의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

구글 제미나이 구글 바드에 탑재

구글은 2023년 12월 7일에 발표한 차세대 대규모 언어 모델(LLM)인 제미나이(Gemini)를 구글 바드(Google Bard)에 탑재한다고 밝혔습니다.

구글 바드는 구글 AI에서 개발한 LLM 기반의 대화형 AI 챗봇 서비스입니다. 텍스트와 이미지를 통해 사용자와 자연스러운 대화를 나누고, 다양한 정보를 제공할 수 있습니다.

제미나이가 탑재된 구글 바드는 다음과 같은 새로운 기능을 제공할 것으로 기대됩니다.

• 보다 정확하고 유익한 답변: 제미나이의 뛰어난 언어 이해 능력을 바탕으로, 구글 바드는 사용자의 질문에 보다 정확하고 유익한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 보다 창의적인 콘텐츠: 제미나이의 뛰어난 창의성 능력을 바탕으로, 구글 바드는 시, 소설, 음악, 코드 등 다양한 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
• 보다 자연스러운 대화: 제미나이의 뛰어난 언어 처리 능력을 바탕으로, 구글 바드는 사용자와 더욱 자연스러운 대화를 나눌 수 있습니다.

구글은 제미나이가 탑재된 구글 바드를 2023년 12월 8일부터 한국을 포함한 170개 국가에서 영어로 제공할 예정입니다. 내년 초에는 제미나이 울트라 버전이 적용된 구글 바드 어드밴스드도 출시될 예정입니다.

구글 바드에 제미나이가 탑재됨으로써, 구글 바드는 더욱 강력하고 유용한 챗봇 서비스로 거듭날 것으로 기대됩니다

멀티모달(Multimodal)

멀티모달(Multimodal)은 여러 가지 형태와 의미로 컴퓨터와 대화하는 환경을 뜻합니다. 멀티 모달 인터페이스는 전통적 텍스트 외에 음성, 제스처, 시선, 표정, 생체신호 등 여러 입력 방식을 융합하여 인간과 컴퓨터 사이에 자연스러운 상호작용을 가능하게 합니다.

멀티모달 처리는 컴퓨터가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 종류의 정보를 인식하고 이해할 수 있는 기술입니다. 멀티모달 처리는 인간이 사용하는 언어와 행동을 보다 정확하고 자연스럽게 이해할 수 있도록 해줍니다.

멀티모달 처리는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 대표적인 활용 사례로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 고객 서비스: 고객 문의에 대한 답변을 제공하거나, 맞춤형 컨텐츠를 생성하여 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
• 교육: 교육 콘텐츠를 생성하거나, 학습자의 개별 수준에 맞는 맞춤형 학습 프로그램을 제공할 수 있습니다.
• 마케팅: 마케팅 캠페인을 보다 효과적으로 수행하거나, 고객의 관심사에 맞는 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다.
• 창의 콘텐츠: 뉴스 기사, 소설, 시, 코드 등 다양한 창의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

멀티모달 처리는 아직 개발 초기 단계이지만, 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높습니다. 특히, 인간과 컴퓨터의 상호작용을 보다 자연스럽고 효율적으로 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

멀티모달 처리 주요 기술

멀티모달 처리의 주요 기술로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP): 텍스트를 이해하고 처리하는 기술입니다.
• 컴퓨터 비전(Computer Vision): 이미지와 비디오를 이해하고 처리하는 기술입니다.
• 음성 인식(Speech Recognition): 음성을 텍스트로 변환하는 기술입니다.
• 생체인식(Biometrics): 생체 정보를 인식하는 기술입니다.

이러한 기술들은 서로 결합하여 멀티모달 처리를 가능하게 합니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전과 음성 인식을 결합하여 이미지와 음성을 동시에 인식하고 처리할 수 있습니다.

구글 제미나이 요약

제미나이는 초거대 AI 기술의 발전을 보여주는 대표적인 사례입니다. 제미나이의 등장은 AI 기술이 우리 삶에 더욱 깊숙이 침투할 것임을 의미합니다. 제미나이는 텍스트, 오디오, 이미지, 영상 등 다양한 종류의 입력값을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 기존 LMM 모델보다 더 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 제미나이는 다양한 분야에서 활용될 잠재력이 있는 것으로 평가받고 있습니다.

구글 바드에 제미나이가 탑재됨으로써, 구글 바드는 더욱 강력하고 유용한 챗봇 서비스로 거듭날 것으로 기대됩니다