구글에서 제미나이라는 프로그램을 선보였습니다. 블로그를 읽어보니 이미 구글 바드에 탑재되어 답변을 내놓고 있었는데요. 바드는 아직 완성도가 떨어진다는 반응에 챗 지피티를 많이 사용 했었습니다. 그래서 제미나이를 탑재한 바드에게 챗 지피티와 차이점 5가지를 물어보았습니다.
제미나이란?
제미나이는 구글 딥마인드가 개발한 대규모 멀티모달 모델(LMM)입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 종류의 입력값을 이해하고 추론할 수 있습니다.
제미나이는 2023년 12월 5일에 공개되었습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 종류의 입력값을 이해하고 추론할 수 있는 능력으로 주목을 받았습니다. 특히, 대규모 다중작업 언어이해 테스트(Massive Multitask Language Understanding, MMLU)에서 90.04점을 기록하여, 사람의 점수 89.3점, 오픈AI의 GPT-4의 점수 86.4점을 모두 능가했습니다.
제미나이는 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 예를 들어, 검색 결과를 더욱 정확하고 유익하게 제공하거나, 새로운 콘텐츠를 창작하거나, 의료 진단을 보조하는 데 사용할 수 있습니다.
제미나이의 주요 특징
- 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 종류의 입력값을 이해하고 추론할 수 있습니다.
- 대규모 다중작업 언어이해 테스트에서 사람의 점수를 넘어섰습니다.
- 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
제미나이의 활용 분야
- 검색: 검색 결과를 더욱 정확하고 유익하게 제공하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 검색한 내용과 관련된 이미지나 영상을 함께 제공하거나, 사용자의 질문에 대한 답변을 더욱 상세하게 제공할 수 있습니다.
- 창작: 새로운 콘텐츠를 창작하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 소설, 시, 음악, 코드 등을 자동으로 생성하거나, 사용자의 요구에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
- 의료: 의료 진단을 보조하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 환자의 증상을 분석하여 질병을 진단하거나, 치료 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있습니다.
제미나이와 챗 지피티의 차이점
챗 지피티와 제미나이는 모두 대규모 언어 모델(LLM)이지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.
1. 데이터 세트
챗 지피티는 텍스트와 코드의 데이터 세트로 훈련된 반면, 제미나이는 텍스트, 이미지, 오디오, 영상의 데이터 세트로 훈련되었습니다. 이로 인해 제미나이는 챗 지피티보다 다양한 종류의 입력값을 이해하고 추론할 수 있습니다.
2. 모델 크기
챗 지피티의 모델 크기는 1.56T 파라미터인 반면, 제미나이의 모델 크기는 1.6T 파라미터입니다. 모델 크기가 클수록 LLM은 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
3. 성능
챗 지피티는 대규모 언어 이해 테스트(GLUE)에서 90.5점을 기록한 반면, 제미나이는 91.2점을 기록했습니다. 또한, 제미나이는 대규모 다중작업 언어 이해 테스트(MMLU)에서 90.04점을 기록하여, 사람의 점수 89.3점, 챗 지피티의 점수 88.8점을 모두 능가했습니다.
4. 활용 분야
챗 지피티는 주로 문서 작성, 번역, 코드 작성 등의 작업에 활용되고 있습니다. 반면, 제미나이는 문서 작성, 번역, 코드 작성 외에도, 검색, 창작, 의료 등의 분야에서도 활용될 것으로 기대됩니다.
5. 개발 단계
챗 지피티는 2022년 11월에 공개된 반면, 제미나이는 2023년 12월에 공개되었습니다. 제미나이는 아직 개발 초기 단계에 있지만, 향후 챗 지피티를 뛰어넘는 성능을 발휘할 것으로 기대됩니다.
결론적으로, 챗 지피티와 제미나이는 모두 뛰어난 LLM이지만, 제미나이는 다음과 같은 점에서 챗 지피티보다 우수합니다.
- 더 다양한 종류의 입력값을 이해하고 추론할 수 있습니다.
- 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
- 더 높은 성능을 발휘합니다.
- 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
향후 제미나이는 챗 지피티를 뛰어넘는 성능을 발휘하며, 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.
마치며
확실히 챗 지피티보다 답변이 빠르고 문장이더 자연스러운 느낌입니다. 지극히 개인적인 느낌이라 직접 사용해보시면 체감하실 것 같습니다.
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