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'젬마'통합검색 결과 입니다. (6건)

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돌고래 언어도 해독하는 시대…구글, AI 모델 '돌핀젬마' 개발

돌고래의 언어를 해석하고 인간과의 소통을 가능케 하는 인공지능(AI)이 등장해 주목받고 있다. 구글은 15일 기술 블로그를 통해 돌고래의 발성을 해독하는 거대언어모델(LLM)인 '돌핀젬마(DolphinGemma)'를 개발했다고 발표했다. 돌핀젬마는 구글과 조지아 공대 연구진, 야생 돌고래 프로젝트(WDP)의 협력을 통해 개발됐다. 이를 통해 인간과 돌고래 이종 간 소통을 실현해 해양생물학 연구를 진보시킨다는 목표다. 돌핀젬마는 구글의 경량형 오픈소스 AI 모델인 젬마를 기반으로 구축됐다. 4억 개의 매개변수로 구성된 오디오 중심의 AI로, 구글 '픽셀폰'으로 구동할 수 있게 설계됐다. 학습 데이터로는 WDP가 40년간 축적한 대서양 점박이 돌고래 음향 데이터가 활용됐다. 여기에는 돌고래와 해양 포유류의 음성 통신의 음향 신호인 버스트 펄스 소리와 어미 돌고래가 새끼를 부를 때 나오는 휘파람, 먹이를 탐색할 때 활용되는 클릭 버즈 등의 음향 데이터가 담겨있다. 이같은 복잡한 돌고래 음성 구조를 인간이 직접 해석하는 데는 한계가 있었으나, 돌핀젬마는 방대한 데이터 학습을 통해 패턴을 추론할 수 있다. 또 구글이 보유한 사운드스트림 기술을 기반으로 복잡한 고주파 수중음을 효과적으로 표현할 수 있게 구성됐다. 돌핀젬마는 인간 언어 처리와 유사한 방식으로 돌고래 소리를 분석하고 다음에 이어질 소리를 예측하는 시퀀스 기반 학습을 통해 돌고래 발성의 의미 구조를 도출해낸다. 구글 픽셀폰으로 이 기술을 제공해 현장에서 바로 활용할 수 있도록 한 것도 강점이다. 젬마돌핀을 기반으로 구글 픽셀폰에서 작동되는 핵심 시스템은 고래 청각 증강 원격 측정 시스템, 일명 챗(CHAT)이다. 챗은 돌고래의 복잡한 자연어를 직접 해독하는 것이 아니라 인간과 돌고래 사이에서 더 단순하고 공통적인 어휘를 구축하도록 설계된 수중 컴퓨터다. 챗은 분석에 필요한 복잡한 하드웨어 없이 스마트폰과 골전도 헤드폰만으로 실행 가능해 실험 장비 경량화, 유지비 절감, 반응 속도 향상이라는 실용적 측면에서 큰 기대를 받고 있다. WDP 연구진은 돌핀젬마가 돌고래의 자연 발성에서 문법적 패턴과 의미 단위를 더욱 정교하게 추출할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또 인공 휘파람과 실제 행동 간의 연계 실험을 통해 돌고래가 능동적으로 요청·반응·피드백을 반복하는 상호작용 구조를 구축할 방안을 마련 중이다. 연구진은 올여름부터 돌핀젬마와 픽셀폰에 탑재된 챗 시스템을 활용해 돌고래와의 실시간 소통에 착수할 계획이다. 구글은 돌핀젬마를 오픈소스 AI 모델로 공개해 전 세계 연구자들이 다른 고래류 소통 연구에도 활용할 수 있도록 한다는 방침이다. 구글 측은 "WDP는 픽셀 6 스마트폰을 사용해 돌고래 발성 해독과 소통 작업을 수행해 왔다"며 "픽셀 9으로 장비를 업그레이드하면 이 스마트폰 하나로 딥러닝 모델과 음향 패턴 인식 알고리즘을 동시에 실행할 수 있다"고 밝혔다.

2025.04.15 15:56한정호

"누구나 비전언어모델 사용"…구글, 신형AI '팔리젬마2' 오픈소스로 공개

구글이 사람처럼 보고, 이해하고, 상호작용할 수 있는 신형 비전언어모델(VLM)을 오픈소스로 공개했다. 이를 통해 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에서 보다 효율적으로 AI를 활용할 수 있을 전망이다. 5일 구글 딥마인드는 오픈소스 VLM '팔리젬마2(PaliGemma2)'를 공식 블로그를 통해 공개했다. 비전언어모델은 사람처럼 이미지와 텍스트를 함께 학습하고 업무를 처리하는 AI 모델이다. 이를 통해 두 가지 데이터 유형이 독립적으로 처리되었을 때 놓칠 수 있는 정보 간 연관성을 이해하고 처리할 수 있는 것이 특징이다. 구글의 팔리젬마2는 젬마2 언어 모델 기반으로 개발돼 언어 처리 성능을 향상시켰다. 이를 통해 세부 사항을 요구하는 작업을 보다 정확하게 수행할 수 있으며 복잡한 작업의 완성도도 높일 수 있다. 특히 구글의 AI전용 프로세서 TPUv5를 활용해 학습 효율성을 극대화했으며 일반 PC 환경에서도 효과적으로 실행될 수 있도록 최적화 작업을 거쳤다. 기존 페일젬마는 224px 해상도만 지원한 반면 팔리젬마2는 448px와 896px등 고해상도 까지 지원해 실제 활용할 수 있는 업무 범위를 확대했다. 이 밖에도 세밀한 글씨를 정확히 감지하고 인식하기 위한 광학문자인식(OCR) 등의 기능을 개선했다. 고해상도도 이미지를 학습하고 구연할 수 있어 ICDAR 15와 토털텍스트 데이터셋 벤치마크에서 이전 최고 성능 모델을 능가하며 F1 점수 75.9를 기록하며 VLM 중 가장 우수한 성능을 달성했다. 구글 딥러잉 측은 페일젬마2를 활용해 더욱 복잡한 분자구조나 X레이 이미지를 분석하고 음악 파형 등을 인식해 디지털 변환하는 과정의 정확도를 높이는 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것으로 예측하고 있다. 구글의 다니엘 카이저스 연구 엔지니어는 "볼 수 있는 맞춤형 AI를 구축하는 것은 복잡하고 리소스 집약적인 노력이 요구됐다"며 "하지만 이제는 팔리젬마2를 통해 누구나 시각적 입력을 이해하고 상호작용할 수 있는 AI를 활용할 수 있게됐다"고 말했다.

2024.12.06 10:25남혁우

노트북에서도 고성능 AI 지원…구글, 젬마2 2B 출시

구글이 보다 적은 매개변수로 노트북이나 모바일 환경에서 기존 고성능 인공지능(AI) 수준의 성능을 낼 수 있는 새로운 AI를 공개했다. 1일 벤처비트 등 외신에 따르면 구글은 AI모델 젬마2 2B(Gemma 2 2B)를 공식 개발자 블로그를 통해 공개했다. 젬마2 2B는 허깅페이스를 통해 다운로드 받을 수 있다. 젬마2 2B는 구글의 오픈소스 인공지능(AI) 모델 젬마2의 신규 버전이다. 젬마 시리즈는 개인PC 등 보편적인 컴퓨팅환경에서도 AI를 개발하거나 활용할 수 있도록 낮은 요구사양이 특징이다. 이번 버전은 20억(2B)개의 매개변수를 사용해 270억(27B)개와 90억(9B)개를 사용한 기존 젬마2보다 낮은 사양을 요구한다. 이를 통해 모바일 디바이스나 노트북, 엣지컴퓨팅 등에서도 자유롭게 사용할 수 있다. 구글은 젬마2 2B의 매개변수를 대폭 줄였지만 성능은 그대로 유지하고 있다고 밝혔다. 구글에서 공개한 LMSYS 챗봇 아레나 벤치마크 점수표에 따르면 젬마2 2B는 1126점을 기록했다. 70억 매개변수를 사용한 미스트랄의 인스트럭트 v0.1(1114점)과 오픈AI의 GPT 3.5(1106점), 메타의 라마2(1093점)보다 높은 수치다. 구글은 AI모델 경량화 기법 중 하나인 지식 증류를 적용해 작은 AI모델에서도 높을 성능을 달성할 수 있었다고 밝혔다. 젬마2 2B를 보다 쉽고 안전하게 사용하기 위한 개발 도구 2종도 함께 공개됐다. 실드 젬마는 젬마2를 기반으로 구축된 안전 콘텐츠 분류기 모델 모음이다. 혐오, 분노가 포함되거나 윤리적으로 부정적인 콘텐츠의 입력 및 출력을 필터링해 사용자와 서비스를 보호하는 역할을 한다. 젬마 스코프는 데이터를 해석하는 과정에서 새로운 통찰력을 제공하는 의사결정 모델이다. 복잡하고 밀도 있는 정보를 이해하기 쉬운 형태로 풀어냄으로써 사용자가 보다 치밀하게 의사 결정할 수 있도록 지원한다. 닐 난다 등 구글 연구엔지니어는 "지난 6월에 우리는 270억개와 90억개의 매개변수로 개방형 모델 젬마를 출시해 가장 높은 성능을 기록했다"며 "젬마는 성능을 넘어 모든 사람에게 이로운 미래를 구축하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공하려는 우리의 지속적인 노력을 나타내는 것"이라며 AI 저변 확대에 대한 의지를 밝혔다.

2024.08.01 10:50남혁우

기술 고도화 나선 韓 기업, 글로벌 AI 생태계서 생존 가능?

국내 기업이 생성형 인공지능(AI) 사업 다각화에 속도를 내고 있다. 자사 AI 서비스와 기술 적용 범위를 해외로 확장하기 위해서다. 3일 업계에 따르면 국내 빅테크를 비롯한 중소·중견 기업, 스타트업은 올해를 해외 진출 원년으로 삼고 있다. 지난해까지 생성형 AI 기술·제품 개발에 집중했다면, 올해 이를 고도화하고 해외로 확장할 방침이다. 자사 기술과 서비스에 자신감이 붙은 셈이다. 기업이 해외에서 성공적인 사업 확장을 이룰지는 미지수라는 의견도 있다. 현재 대기업조차 자사 AI 모델을 해외 서비스에 적용한 사례는 없다. 미국 기업과 차이 나는 기술, 자금력도 주요 이유다. 전문가들은 이를 극복하기 위해 기업과 정부의 공동 노력이 필요하다고 목소리를 내고 있다. 국내 빅테크, AI 기술·서비스로 해외 진출 '청신호' LG AI연구원은 초거대 멀티모달 모델 '엑사원2.0'의 전문성을 필두로 해외 진출을 본격화한다. 엑사원2.0은 전문 분야에 특화된 모델이다. 단순 범용 데이터뿐 아니라 전문 분야 데이터까지 학습했기 때문이다. 이 모델은 전문 문헌 4천500만 건과 이미지 3억5천600만 장을 학습했다. 한국어와 영어도 동시에 이해할 수 있다. 주로 의료, 법률, SW 등 전문 분야에서 활동한다. 지난해 LG전자 AI컨택센터, LG생활건강 K-뷰티 제품 디자인 등에 엑사원2.0이 들어선 상태다. LG AI연구원 측은 올해 엑사원2.0이 국내뿐 아니라 해외 전문 산업서도 승산 있을 것으로 보고 있다. LG AI연구원 김유철 X유닛 부문장은 "올해 바이오를 비롯한 금융, 특허, 학술, 공공, SW 개발, 제조 관련한 해외 파트너사들과 협력해 엑사원 활용 사례를 늘릴 것"이라고 밝혔다. 네이버도 올해 '소버린 AI'로 해외 진출을 본격화한다. 소버린AI는 각국이 글로벌 빅테크에 종속되지 않고 완전한 데이터 주권을 갖기 위해 자국 언어와 문화에 맞는 LLM을 구축하도록 돕는 시스템을 의미한다. 네이버는 소버린AI 시스템 구축 기술로 해외 시장을 공략할 방침이다. 네이버 클라우드 성낙호 하이퍼스케일AI 기술 총괄은 "이미 한국과 일본에서 생성형 AI 서비스를 구축한 적 있다"며 "'하이퍼클로바X'를 통해 각 국가 언어와 문화에 맞는 LLM을 빠르게 구축할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 소버린AI로 해당 국가 중요 데이터 유출을 방지하면서도 LLM을 서비스할 수 있는 솔루션도 제공할 계획이다. 이 외에도 '클로바 스튜디오' '뉴로클라우드' 기능을 확대하고 국내외 파트너 대상으로 일상에서 적용할 수 있는 생성형 AI 도구를 추가 개발한다고 덧붙였다. KT는 자사 LLM '믿음'으로 해외 진출을 지난해 말 본격화했다. 지난해 10월 KT는 태국 정보통신기업 자스민그룹과 손잡고 믿음을 활용한 태국어 LLM을 구축하기로 했다. KT는 올해 상반기 자스민그룹 자회사 자스텔의 신규 데이터센터에 GPU 팜을 구축한 뒤 하반기부터 태국어 전용 LLM을 만들기 시작한다. AI 스타트업 "국내는 좁다…해외서도 자신 있어" AI 스타트업도 해외 진출에 속도를 낸다. 지난해 AI 제품 개발에 집중하며 국내 시장에 주로 머물렀다면, 올해는 제품을 고도화하고 해외로 영향력을 넓힐 계획이다. 기존 해외 진출을 추진하던 기업도 올해 시장 점유율을 더 늘리는 것을 목표로 뒀다. 포티투마루는 지난해 6월 영국서 출시한 '사이트버니'로 해외 고객 유치에 나섰다. 사이트버니는 기업용 커뮤니케이션 채널 플랫폼으로 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 제공된다. 이 기업이 처음으로 해외 고객을 겨냥한 제품을 내놓은 셈이다. 사이트버니는 자사 질의응답 엔진을 통해 답변한다. 김동환 포티투마루 대표는 "올해부터 AI와 분야별 융합이 본격 시작될 것으로 보인다"며 "스타트업들에게도 돈 버는 AI의 원년일 것"이라고 말했다. 뤼튼테크놀로지스는 지난해 일본에 이어 올해 중동과 동남아 지역에 진출한다. '뤼튼 2.0' 플랫폼을 각 나라 특성에 맞게 전환한 후 고객 유치에 나설 예정이다. 뤼튼은 현재 자사 플랫폼을 국내·일본 고객에게 무료로 제공하고 있다. 중동, 동남아 시장에도 무료로 개방할 계획이다. 이세영 뤼튼테크놀로지스 대표는 "지난해 일본판 뤼튼 플랫폼을 구축한 경험이 있는 만큼 올해 중동과 동남아 시장 공략에 자신있다"고 강조했다. 이 외에도 올거나이즈, 플리토 등도 자사 생성형 AI 서비스로 해외 시장에 영향력을 확대한다고 밝혔다. "美 빅테크 이길 순 없어…자본·기술력 부족" 국내 기업들이 올해를 해외 진출 원년으로 삼지만 성공적인 사업 확장을 이룰지는 미지수다. 현재 국내 빅테크 조차 생성형 AI 모델과 서비스로 해외서 눈에 띄는 성과를 얻지 못했기 때문이다. 최근 네이버가 해외 진출에 속도를 내겠다고 재차 발표했으나 하이퍼클로바X를 해외 서비스에 구축한 사례는 없다. 네이버가 지난해 10월 사우디아라비아 자치행정주택부로부터 디지털 플랫폼 구축 사업을 수주하긴 했다. 그러나 자사 AI 기술이 들어갈 뿐 하이퍼클로바X를 이 사업에 직접 활용하는 건 아니다. 국내 기업의 AI 기술력이 부족한 것도 주요 이유다. 현재 미국 기업들은 올해 LLM을 넘어 멀티모달 생태계를 본격화한 상황이다. 오픈AI는 지난달 텍스트로 이미지를 생성하는 '소라'를 공개했다. 구글도 멀티모달 모델 '제미나이 1.5' 버전과 소형 모델 '젬마'를 출시했다. 국내 기업들도 멀티모달 기술과 서비스를 내놓고는 있다. 그러나 오픈AI의 소라나 구글 제미나이1.5보다 경쟁력 있을지도 미지수다. 업계 관계자는 "국내 AI 기업이 내놓은 멀티모달 모델은 기존 이미지를 편집하거나 단순 흥미용 영상 생성하는 것에 그친다"고 말했다. 이어 "구글은 AI 기술에만 매년 조단위로 투자한다"며 "이런 생태계에서 국내 기업이 해외 기술을 당장 따라잡긴 힘들 것"이라고 설명했다. 국내 AI 기술이 글로벌 생태계서 살아남으려면 정부의 AI 규제보다 지원이 우선이라는 목소리가 나오고 있다. 정부가 AI의 부정적 활용을 방지하기 위해 규제를 엄격히 제한하는 것보다 일단 AI 기술이 커야 한다는 이유에서다. 김진형 카이스트 명예교수는 최근 본지와 진행한 좌담회서 "기업의 힘만으로 AI 기술을 키울 순 없다"며 "정부는 기업들에 자유로운 AI 개발 환경을 주면서 물심양면으로 지원해야 할 것"이라고 강조했다.

2024.03.03 07:00김미정

구글, 오픈소스 AI '젬마' 공개…엔터프라이즈·오픈소스 투트랙 동시 공략

구글이 오픈소스 인공지능(AI) 모델 '젬마(Gemma)'를 공개했다. 노트북에서도 AI를 개발할 수 있을 정도로 낮은 요구사양이 특징이다. 구글에서 제미나이와 별도로 젬마를 선보인 이유는 AI 개발자 및 기업 주도권을 확보하기 위함으로 분석된다. 부담 없이 접근할 수 있는 젬마를 통해 진입장벽을 낮추며 사용자 풀을 확보한 후 구글만의 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. 안드로이드 및 크로미움이 이러한 전략의 대표적인 사례다. AI생태계가 확보되면 기업에서 더 큰 규모의 AI를 구축하는 과정에서 자연스럽게 제미나이를 선택하게 되며 구글의 수익으로 전환된다는 그림이다. 22일 구글은 저변 확대를 위해 젬마를 공개함과 동시에 책임감 있는 생성형AI 툴킷 등 개발 지원도구를 함께 제공한다. ■ 젬마-제미나이, 오픈소스와 엔터프라이즈 투트랙 공략 젬마는 엔터프라이즈와 오픈소스 개발자 생태계를 동시에 공략하기 위한 구글의 전략으로 해석된다. 라틴어로 '보석'을 뜻하는 젬마는 개발자나 기업 규모에 관계없이 사용 및 배포가 가능한 오픈소스 기반 AI모델이다. 엔터프라이즈용 AI 모델인 오픈AI의 GPT가 아닌 메타의 라마가 라이벌이다. 그동안 구글은 텐서플로, 버트 등 AI 연구개발을 위한 다양한 도구를 오픈소스로 공개하며 AI 생태계 발전을 지원해왔다. 하지만 지난해 GPT 등 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI가 시장을 주도하면서 행보에 변화가 있었다. 당시 선보인 LLL 팜2에 대한 자세한 기술 정보를 공개하지 않고 오픈소스로 관련 기술도 공개하지 않았다. 마이크로소프트, 메타 등 주요 IT 기업을 중심으로 AI경쟁이 심화되면서 관련 기술과 서비스를 오픈소스로 공개할 경우 득보다 실이 클 것으로 예상되기 때문이다. 하지만 이로 인해 구글의 AI서비스를 활용할 저변 개발자를 확보하지 못할 경우 제미나이 자체 경쟁력까지 떨어질 우려가 커지기 시작했다. 이러한 우려를 극복하는 동시에 구글의 AI 경쟁력을 유지하기 위한 방안으로 젬마를 선보인 것으로 분석된다. 한 클라우드 기업 관계자는 “젬마를 통해 구글은 오픈소스 생태계를 확보함과 동시에 제미나이로 엔터프라이즈 시장을 함께 공략하며 수익성을 확보하는 투트랙 전략을 취하기 위한 것으로 보인다”며 “그동안 AI 생태계를 꾸준히 지원해왔던 구글의 이러한 전략 변화가 오픈AI가 주도하고 있는 현재 AI시장에 어떤 변화를 줄 것인지 기대된다”고 말했다. ■ 저변확대 위해 개발자 및 소규모 기업에 특화 젬마는 구글의 AI모델이지만 오픈소스 특성상 특정 플랫폼 등에 종속되지 않고 자유롭게 활용할 수 있다. 이에 텐서플로 외에도 케라스, 파이토치 등 AI 프레임워크를 이용해 특화된 기능을 사용하는 것이 가능하다. 사용자 저변을 확대하는 것을 목표로 개발된 만큼 노트북을 비롯해 데스크톱, IoT, 모바일, 클라우드 등 장치에 제한 없이 AI를 개발하고 서비스할 수 있을 정도로 경량화 했다. 구글은 젬마를 이용해 실제 AI를 개발한 사례로 기계학습(ML)기반 파일 식별서비스 마기카(Magika)를 공개했다. 마기카는 파일식별에 최적화된 AI 모델과 대규모 훈련 데이터세트를 적용해 약 1메가바이트(MB)의 작은 규모에도 밀리초(1천의 1초)당 하나의 파일을 식별할 수 있으며, 최대 100개 이상의 파일 형식을 분류 가능하다. 구글은 현재 마기카로 모든 업무 파일을 검색해 숨겨진 악성코드 등을 식별해 사이버위협 등을 최소화하고 있다고 밝혔다. ■ 개인정보 보호 등 AI 개발 지원기능 통합 제공 구글은 개발자나 소규모 개발자들이 AI 부담 없이 활용할 수 있도록 AI 모델 외에 추가적인 지원을 제공한다. 이를 위해 개인정보 유출이나 윤리적인 문제 등으로 활용하는 과정에서 우려되는 사항을 사전에 방지할 수 있도록 책임감 있는 생성형AI 툴킷을 젬마와 함께 공개했다. 이 툴킷은 데이터셋에서 개인 정보 및 민감한 데이터를 사전에 찾아내고 이를 자동으로 필터링해 습에 AI 학습에 부정적인 영향을 미치지 않도록 지원한다. 이와 함께 젬마를 이용해 개발한 AI를 정식으로 공개하거나 테스트할 수 있도록 구글 클라우드 크레딧도 제공한다.

2024.02.22 18:44남혁우

구글, 초경량화 새 오픈 AI모델 '젬마' 공개

구글이 인공지능(AI) 개발자와 연구자를 위한 초경량화 오픈 모델 '젬마(Gemma)'를 공개했다. 사용자는 개인 노트북과 데스크톱에서 젬마로 연구를 즉시 진행할 수 있다. 구글은 21일(현지시간) 초경량화 AI 모델 젬마를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 젬마는 20억(2B) 파라미터와 70억(7B) 파라미터 크기로 제공된다. 젬마 사용자는 개인 노트북과 데스크톱에서 로컬로 모델을 이용할 수 있다. 사물인터넷(IoT), 모바일, 클라우드와도 호환된다. 구글 측에 따르면 젬마가 다른 동급 모델 중 가장 높은 성능을 갖췄다는 입장이다. 젬마 모델 군이 자사 멀티모달 모델 제미나이의 기술과 인프라 기반으로 구축됐다는 이유에서다. 주요 벤치마크에서도 규모가 더 큰 모델보다 높은 점수를 기록했다는 점도 강조했다. 구글은 특정 개인 정보와 민감 데이터를 데이터셋에서 자동 필터링하는 기술을 젬마에 적용했다. 광범위한 미세 조정도 거쳤다. 인간 피드백을 기반으로 한 강화 학습(RLHF)도 적용됐다. 회사는 젬마 모델의 위험성을 미리 방지하기 위해 자체 레드팀까지 구성했다. 레드팀은 자동화된 적대적 테스트, 위험 행동에 대한 모델 역량 평가 등 안전 평가를 진행했다. 구글 측은 "젬마를 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 사전 학습 모델로 만들기 위한 노력의 일환"이라고 했다. 구글은 책임감 있는 젬마 모델에 생성형 AI 툴킷도 포함했다. 해당 툴킷에는 ▲안전성 분류 기준 제공 ▲디버깅 지원 ▲가이던스 제공으로 이뤄졌다. 안전성 분류 기준 제공에는 최소한의 사례로도 엄격한 안전성 분류 기준을 구축할 수 있는 새로운 방법론을 지원한다. 이용자는 디버깅 툴로 젬마의 행동을 잘 이해하고 잠재적 문제를 해결할 수 있도록 돕는다. 가이던스를 통해 거대언어모델(LLM)을 개발한 구글 경험 기반으로 모델 구축을 위한 모범 사례를 확인할 수 있다. 사용자는 특정 애플리케이션 필요에 맞게 자체 데이터에서 젬마 모델을 미세 조정할 수 있다. 멀티 프레임워크인 Keras 3.0, 네이티브 파이토치, JAX 및 허깅페이스 트랜스포머에서 추론과 미세 조정을 위한 프레임워크를 끌어올 수 있다. 사용자는 젬마 모델을 최첨단 하드웨어 플랫폼으로 이용할 수 있다. 구글이 엔비디아와 손잡고 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)에 맞게 젬마 모델을 최적화 해서다. 구글 클라우드 TPU 외에도 엔비디아 GPU에도 최적화된 셈이다. 개발자는 오늘부터 캐글 내 무료 이용권, 코랩 노트북의 무료 티어, 구글 클라우드 첫 이용자에게 제공되는 300달러 상당의 크레딧으로 젬마를 이용할 수 있다. 연구진도 프로젝트를 위해 최대 50만 달러를 제공하는 구글 클라우드 크레딧을 신청해 이용할 수 있다.

2024.02.22 00:40김미정

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