ㅁ 대규모 언어모델

1. Gemini

ㅇ 정의:
구글 딥마인드(DeepMind)와 구글 브레인(Google Brain)이 통합하여 개발한 차세대 대규모 언어모델(LLM) 시리즈로, 멀티모달 입력(텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등)을 동시에 처리할 수 있는 능력을 갖춘 인공지능 모델.

ㅇ 특징:
– 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오·코드 등 다양한 데이터 형식을 동시에 이해하고 생성 가능.
– GPT-4와 경쟁하는 수준의 성능을 목표로 하며, 검색·요약·코딩·추론 등 다양한 작업에 특화.
– 구글의 검색, 유튜브, 지메일 등 서비스와의 통합을 통해 실사용 가능성이 높음.
– 지속적인 파인튜닝과 RLHF(인간 피드백을 통한 강화학습) 적용.

ㅇ 적합한 경우:
– 멀티모달 데이터 분석 및 생성이 필요한 서비스 개발.
– 검색·추천·자동화된 보고서 작성 등 복합 업무 지원.
– 대규모 지식 기반 응용 서비스 구축.

ㅇ 시험 함정:
– GPT 시리즈와의 차이점을 혼동하는 경우.
– 멀티모달 지원 여부와 단일모달 모델을 구분하지 못하는 경우.
– Gemini가 구글의 Bard와 동일하다고 착각하는 경우(실제 Bard는 Gemini 모델 기반 서비스 중 하나임).

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Gemini는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 LLM이다.”
X: “Gemini는 텍스트 데이터만 처리할 수 있는 단일모달 언어모델이다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Gemini는 1.0, 1.5 등 버전별로 성능과 지원 범위가 다르며, 최신 버전일수록 더 긴 컨텍스트 길이와 더 많은 파라미터를 지원한다.
Gemini Pro, Gemini Ultra, Gemini Nano 등 용도별로 모델 크기와 최적화 버전이 구분되며, 모바일 기기 탑재를 위한 경량 모델인 Nano도 제공된다.
구글의 AI 윤리 가이드라인에 따라 안전성 필터와 편향 완화 기능이 포함되어 있다.
멀티모달 기능은 이미지 캡셔닝, 코드 생성, 데이터 분석 등 다양한 시험 문제에서 사례 형태로 출제될 수 있다.
GPT-4, Claude, LLaMA 등 다른 대규모 언어 모델과 비교하는 문제에서는 파라미터 수, 멀티모달 지원 여부, 주요 개발사를 정확히 구분해야 한다.