GN⁺: Gemini(제미나이) AI
(deepmind.google)Gemini 시대의 도래
- Gemini는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드를 아우르는 멀티모달 기능을 기반으로 구축됨.
- Gemini의 첫 버전은 현재까지 가장 능력 있는 AI 모델로 소개됨.
- 인간 전문가를 능가하는 첫 모델로, AI 모델의 지식과 문제 해결 능력을 테스트하는 MMLU에서 높은 성능을 보임.
텍스트 기능 벤치마크
- Gemini Ultra는 일반적인 MMLU, 복잡한 추론이 필요한 Big-Bench Hard, 독해력을 평가하는 DROP 등 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 기록함.
- 일상적인 상식 추론, 수학 문제 해결, 파이썬 코드 생성 등에서도 우수한 결과를 보임.
- 다른 방법론에 대한 성능은 기술 보고서에서 자세히 확인 가능함.
멀티모달 기능 벤치마크
- 이미지, 비디오, 오디오 분야에서도 Gemini는 기존의 최고 성능을 능가함.
- 대학 수준의 다양한 학문 문제 해결, 자연 이미지 이해, 문서 이해 등에서 Gemini Ultra가 높은 성능을 보임.
- 오디오 분야에서는 자동 음성 번역과 인식에서 Gemini Pro가 경쟁 모델들을 앞짐.
Gemini Pro의 Bard에서의 활용
- Bard에서 Gemini Pro를 경험하면 새로운 창작, 계획, 브레인스토밍 등을 할 수 있는 방법을 발견할 수 있음.
GN⁺의 의견
- 이 기사에서 가장 중요한 점은 Gemini AI 모델이 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, 코드 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추고 있으며, 여러 벤치마크에서 인간 전문가를 능가하는 성능을 보여준다는 것임.
- 이러한 발전은 AI 기술의 진보를 보여주며, 향후 창작, 계획, 학습 등 다양한 분야에서 AI의 활용 가능성을 크게 확장시킬 것으로 기대되기 때문에 사람들에게 흥미로운 소식임.
Hacker News 의견
- 관련 블로그 포스트: Google의 새로운 AI 기술인 Gemini에 대한 블로그 포스트 링크와 해커뉴스 토론 링크 제공. Gemini Ultra는 아직 출시되지 않았으며 몇 달이 남아 있음.
- Bard w/ Gemini Pro는 유럽에서 사용할 수 없으며 다중 모달이 아님. Gemini Pro에 대한 공개 통계는 없으나, 기술 문서에 숨겨진 정보 존재.
- GPT-4와 경쟁할 제품이 오늘 출시되지 않았다는 점에서 과대평가된 홍보라는 의견. 대부분의 국가에서 사용 가능하고 광고된 통계를 가진 제품을 출시하는 것이 더 나은 모습이었을 것이라는 평가.
- Gemini AI의 인상적인 성능: TypeScript의 불가능한 기능에 대한 질문에 정확하게 불가능하다고 답변하고 관련 GitHub 이슈 링크 제공. GPT-4는 웹 브라우징 모드가 아닐 때 링크 생성을 잘 하지 않음. 또한, 아직 베타 버전인 Pixi.js v8에 대해 GPT-4보다 빠르게 인식하고 주요 기능에 대해 정확히 설명함.
- Gemini 버전에 혼란스러워하는 사람들을 위한 설명: 주로 논의되는 것은 GPT-4를 능가한다고 주장되는 Gemini Ultra. Bard를 통해 사용 가능한 것은 Gemini Pro.
- 기술 보고서에 따른 Gemini Ultra와 Gemini Pro, GPT-4의 벤치마크 성능 비교. 다양한 데이터셋에서의 점수 비교 제공.
- Gemini AI 데모 비디오 링크 제공.
- Sundar Pichai의 주요 비디오 발언에 대한 관찰: Google이 오랫동안 AI를 해왔다는 점을 강조하려는 듯한 인상. 현재 공개된 최신 모델은 OpenAI가 만든 것이기 때문에 이러한 강조가 다소 부적절하게 느껴짐. 실제로 보여주는 것이 더 나은 전략이라는 의견.
- Google AI Studio와 Google Cloud Vertex AI를 통해 Gemini 모델을 애플리케이션에 통합할 수 있는 정보. 12월 13일부터 사용 가능할 것으로 보임.
- 벤치마크에서 테스트 데이터가 훈련 데이터의 일부였는지 판단하기 어려운 문제에 대한 우려. GPT-4가 수학 문제에서 실수를 하지만 GSM8k에서 높은 점수를 받는 것과 같은 예시 제시.
- GPT-4를 간신히 능가하는 것에 대한 다양한 의견. 경쟁이 치열해지면 모두에게 이득이 될 것이라는 기대감 표현. 사전 공개 발표에 대한 불만과 실제 사용 가능해질 때까지 기다려야 한다는 지적.
- Codeforces(경쟁 프로그래밍 플랫폼)에서 Gemini 모델에 대한 토론 링크 제공. 3200 등급 문제를 데이터 유출 없이 해결했다는 주장에 대한 의심 표현.
- Gemini Nano에 대한 큰 기대감. Pixel 8 스레드에서 웹 API를 사용하는 것이 임시적이며 향후 기기 내 모델로 대체될 수 있다는 의견이 있었는데, 이것이 그 시작일 수 있음.