현실판 자비스일까? Gemini를 소개합니다.
Gemini가 바꿀 미래, 미리 준비한 자들만 앞서간다
구글 AI Gemini(제미나이)란?
AI 기술은 '세계의 정보를 체계화하고 보다 유용하고 널리 이용 가능하게 하는 것'을 슬로건으로 구글이 기존에 추구하던 사명을 발전시키는데, 모든 감각과 다양한 모드를 통한 정보를 이루어내며, 지속적인 발전을 통해 미래의 인류에게 이롭고 중요한 기술 분야가 될 것으로 기대됩니다.
AI 언어모델 Gemini(제미나이)의 특징은?
Gemini(제미나이)는 Google에서 발표한 새로운 AI 시스템으로, 지금까지 존재하지 않았던 능력을 지니고 있어요.
과거 대부분의 AI 시스템들은 데이터 입력을 텍스트로 제한했다면 '젬니'는 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 입력들을 이해하고 응답할 수 있어요.
Gemini(제미나이) 는 다양한 분야에서의 전문가 수준의 성능을 보이며, Google의 최강 모델 중 하나이죠.
멀티모달러니 협업-개발 효율성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다고 해요.
Google의 Gemini 모델은 무엇인가?
Google의 Gemini 모델은 다양한 용도에 맞춰 개발되었어요.
- Gemini는 모바일 기기부터 데이터 센터까지 모든 환경에서 실행 가능한 다양한 사이즈의 모델을 제공해요.
- Gemini Ultra는 복잡한 작업에 가장 적합하고 크기가 큰 모델이에요.
- Gemini Pro는 다양한 작업에 대해 우수한 성능을 발휘하는 모델이고요,
- Gemini Nano는 장치 내 테스트에 최적화된 가장 효율적인 모델이에요.
Google은 Gemini를 개발할 때 이미지와 텍스트의 조합이 문제를 일으킬 수 있기 때문에 안전성과 책임성을 고려하였어요.
Gemini의 개발에는 안전 정책의 적용 및 테스트가 필요하며, 이를 통해 피해 예방을 위한 분류기와 필터 등을 적용하고 있어요.
구글의 새로운 AI, 기능은?
구글은 지난 10년 동안 AI분야의 핵심적인 성취를 이루며 항상 선두에 있었어요.
이에 더욱 도움이 되는 기술인 Gemini 기능에 혁신적인 역량을 담았어요.
젬니는 전 세계에 어려웠던 정보에 더욱 쉽게 접근할 수 있는 기회를 제공하며, 구글의 미션을 이루기 위한 한 걸음입니다.
최신 멀티모달 기술도 사용 하고 있어요.
Gemini(제미나이) 울트라는 왜 성능이 좋은가?
Gemini(제미나이)는 GPT-4 대비, 다음 세대 모델인 GPT-4와 벤치마크를 비교하여 거의 모든 부분에서 성능이 뛰어났어요.
일반적인 능력은 Gemini Ultra가 90%, GPT-4가 86.4%를 받았으며, 추론 탭에서 BigBench 사용 시 Gemini Ultra가 우수한 점수를 받았어요.
수학 벤치마크와 코드 벤치마크에서도 GSM 8K에서 Gemini Ultra의 성능이 우수하다는 것을 확인할 수 있어요.
멀티모달 벤치마크에서 Gemini Ultra는 GPT-4를 초월하는 결과를 보여줍니다.
또한, 그림 벤치마크에서도 Gemini Ultra는 59%, 77%, 82%, 90%의 성능으로 GPT-4를 뛰어넘는 것으로 나타났습니다.
Google Gemini은 어떤 기술력을 갖고 있는가?
Google Gemini은 글자가 아닌 소리에서도 Opening Eyes Whisper V2와 Whisper V3를 능가하는 기능을 갖추고 있고, 다음 레벨의 기술력을 보여주며 사용자가 필요한 것을 이해하고 판단하는 것이 가능합니다.
Gemini은 여러 인터페이스를 생성하는 등 사용자에게 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.
Gemini Interface는 군더더기 없는 인터페이스로서 시각적으로 풍부하며 상호작용이 가능합니다.
이에 비해, GPT 4는 비디오 처리가 불가능합니다.
따라서 Google Gemini Ultra는 DeepMind의 Flamingo와 비교해봤을 때 성장의 62.7%가 더 높은 성적을 보였습니다.
Gemini의 디자인 프로세스는 어떻게 이루어지나요?
Gemini는 UI가 필요한지, 텍스트 프롬프트가 더 적합한지 고려하는 일련의 추론 단계를 따라 일해요.
복잡한 요청을 위해 조직적인 방식으로 정보를 제공하고 모호한 부분이 있으면 필요한 정보를 요청하며, 이후에 PRD를 작성해 사용자 여정에 최적화된 경험을 디자인해요.
또한, Gemini는 사용자가 옵션 목록을 확인하면서 자세한 정보를 살펴보고자 할 것으로 판단하여 목록-세부정보 레이아웃을 설계하죠.
Gemini란 무엇인가?
Gemini는 인터페이스를 위한 flutter 코드를 작성하고, 기능을 추가하는 방식으로 사용자 인터페이스를 구성하는 디자인 도구예요.
데이터를 생성하고 추출하여 렌더링하는데 필요한 콘텐츠와 이미지를 대체 및 생성하며, 클릭 시 렌더링될 데이터를 다시 가져와요.
Gemini는 다양한 디자인을 제어할 수 있어요.
예를 들어, '컵케익 위에 어울리는 토핑'과 같은 사용자의 요구를 반영하여 새로운 인터페이스를 생성할 수 있어요.
반응형 재사용 가능한 위젯 꾸러미를 만들어서 다양한 타입의 UI를 빠르게 디자인할 수 있도록 지원해요.
그리고 'Gemini'를 통해 AI분야의 가능성에 대한 높은 기대를 가지며 AI분야에서 중요한 역할을 수행할 것이에요.
Gemini의 다중 모달 기능과 활용 방법은?
Gemini는 숙제 도우미로 활용 가능한 다중 모달 기능을 제공해요.
학부모로서 경험 상 자식의 숙제 도와주기는 필요한 일이죠.
Gemini를 이용해 사진으로 답안지를 업로드하면, 단순 계산 뿐만 아니라 답의 정확성을 파악하고 개념 설명도 가능해요.
또한, Gemini는 틀린 답을 식별하고 변경된 답을 설명함으로써 학습 과제에 대한 별도 개인화 설명을 제공하며, 과학 논문에서 데이터 추출을 빠르고 정확하게 수행할 수 있어요.
Gemini의 역할은?
과학 논문에서 핵심 데이터를 추출하는 역할을 하는 AI인 Gemini가 있어요.
Gemini는 자연어 처리 능력과 그림에서 정보 추론을 할 수 있는 능력이 있어요.
논문의 내용을 기반으로하는 그래프 업데이트 기능도 수행합니다.
이러한 기술은 생물학뿐 아니라 법률, 금융 등 대량의 데이터에 의존하는 모든 분야에 적용될 수 있죠.
AI가 음식을 만들 때 사용되는 방법은?
사람이 조리법을 시도할 때, 음식을 찍어 Gemini에게 보내면 어떻게 해야 하는지 지시합니다.
그러면 Gemini은 "달걀을 그릇에 깨서 휘저어주세요." 같이 지시합니다.
사람은 지시에 따라 음식 만들기를 시작하고 만약 뭐라 물으면 Gemini은 대답합니다.
이러한 상호작용이 우리의 일상에 AI가 융합되어 편리하게 여러 작업을 하게끔 만들어줍니다.
이것은 대부분 소프트웨어 기반의 대형 언어 모델만의 응용 프로그램보다 훨씬 더 많은 응용 프로그램을 갖고 있는 것을 의미합니다.
Gemini 모델의 능력은?
Google Gemini의 Context Length는 32입니다.
따라서 Gemini 모델은 32,000 768 tokens이라는 매우 긴 시퀀스 데이터를 처리할 수 있어요.
이에 따라, 모델의 성능을 시험하기 위해 synthetic retrieval 테스트가 수행되었고, 이후 전체 Context Length(32k)에서 98%의 정확도를 보였습니다.
따라서 Gemini 모델은 매우 긴 텍스트에서도 효과적인 정보 검색 능력을 갖추고 있음을 강조합니다.
마지막으로 Reasoning과 Code generation에 대한 기술 이야기를 할 예정이에요.
Gemini의 기능은 무엇인가?
OPM 검색 웹 애플리케이션을 만들라는 지시를 받았어요.
검색 쿼리마다 Google 검색창으로 이동하되, 검색어 앞에 'oosome'을 붙여야해요.
비주얼적으로 Google 검색과 유사해야하며, 인터넷의 대신 쥐 사진이 표시되어야 해요.
단일 HTML 파일로 작성되어야하며, 별도의 JS 또는 CSS 파일은 없어야 해요.
푸터에는 'Google 검색으로 제공'이라고 표시되어야 해요.
그리고 Gemini 기능은 온라인 식물 검색 및 관리를 손쉽게 제공할 수 있어요.
수백만 대의 식물에 대한 정보가 이를 지원하므로 다양한 사용처에 적합하다는 것이죠.
강아지와 주인의 뉴욕 여행 블로그를 AI가 만들어낸다?
AI는 이미지와 텍스트 생성을 결합한 인터리브 기능을 제공합니다.
강아지와 주인이 뉴욕에서 즐거운 여행을 하며 다양한 명소에서 사진을 찍었다는 정보를 생성하고 이미지에서 강아지를 적극 활용합니다.
GPT-4에서는 일관성을 유지할 수 없습니다.
하지만, 다중 모달 기능을 결합하면 정보 수집 기능을 보유할 수 있습니다.
또한, AI는 다양한 입력을 바탕으로 퍼즐 문제를 해결하는 능력이 있습니다.
BOD의 차트 데이터 해석 능력은 무엇인가?
구글은 멀티모달 차트 이해 능력을 가지고 있어 BOD(Business Object Detector)의 실력이 높은 것으로 확인됐어요.
BOD Tutorial을 통해 데이터를 차트로부터 추출하여 텍스트로 해석하는 것을 시험해보니 좋은 성과가 있었어요.
이를 통해 차트상에서 튀어나오는 데이터를 발견하면 해당 데이터의 의미와 함께 자세한 만들기(Markdown)테이블을 제작 할 수 있는 능력을 보여줬어요.
특히, 미국 쓰레기 매립 플라스틱 폐기량은 73%로 이를 나타내 주며, 멀티모달 차트 이해 능력의 발전이 보여졌어요.
Gemini의 AI 비디오 이해 기능은 어떤 것인가?
Gemini는 'How could this person improve their technique?'라는 질문에 답하기 위해 비디오 이해기능을 제공해요.
축구 선수 볼 컨트롤과 스트라이킹 메카닉스를 개선하기 위해서는 볼 케어를 위해 발이 축구공과 좋은 연락을 해야 하며, 슈팅 중 발이 아닌 다리가 앞으로 나와 있어야 하며 킥이 끝나면 떨어져야 한다는 조언을 해요.
Gemini는 비디오를 입력하고 출력하는 다중 모달 방식으로 역할을 수행하며, 그 성능이 꽤나 우수해요.그래서 Gemini는 비디오를 통해 정확한 기술개선에 대한 조언을 제공하며, 그 성능이 상당히 정확하다는 점이 대단하다고 할 수 있어요.
Google의 Gemini와 OpenAI의 GPT-4가 보여주는 미래란?
Google의 Gemini은 미래에 로봇과 결합되어 세계와 실제로 상호작용할 수 있도록 되어야 하고, 다중 모달 기능을 갖추는 것이 목표입니다.
OpenAI는 AI 모델의 추론 능력을 향상시키기 위해 'GPT-4' 프로젝트를 진행 중이며 이러한 발전은 전략 및 추론 개선을 위한 노력으로 이어질 것입니다.
이러한 실험은 Google의 Gemini과 GPT-4를 통해 미래의 모델에 향상된 계획 및 추론 기능을 제공할 것으로 기대됩니다.
구글 딥마인드가 개발한 ' Gemini(제미나이)' 새 버전의 특징은?
'Gemini'의 새로운 버전에서 새로운 기술 개발과 모델 혁신을 예고하며 '흥미로운 발전과 빠른 발전'이 있다라고 밝혔어요.
앞으로 AI 분야에서 많은 모델과 새로운 기술 예상되며, AI 분야에서 큰 변화가 있을 것으로 예상되고 있어요.
미래에는 AI 기술이 더욱 진보할 것이라 예상되며, 그만큼 우리는 기존의 모델과는 다른 기술과 모델을 기대할 수 있게 됐어요.
