구글, Gemma 2 주요특징 활용사례 사용하기

2024년 6월 27일, Google은 최신 AI 모델 Gemma 2를 연구자와 개발자에게 공식적으로 공개했습니다. Gemma 2는 성능과 효율성을 동시에 갖춘 모델로, 다양한 하드웨어에서 뛰어난 속도를 자랑하며 다른 AI 도구들과 손쉽게 통합할 수 있습니다. 이번 글에서는 Gemma 2의 주요 특징과 그 의미를 분석해보겠습니다.

구글 Gemma 2

1. Gemma 2의 주요 특징

Gemma 2는 Google이 최신 AI 기술을 활용하여 개발한 고성능 AI 모델로, 다음과 같은 주요 특징들을 가지고 있습니다:

높은 성능과 효율성

Gemma 2는 두 가지 파라미터 크기(9B 및 27B)로 제공됩니다. 이 모델은 이전 세대보다 성능과 효율성이 크게 향상되었습니다.

• 27B 모델 성능: 27B 크기의 Gemma 2는 동급 모델 중 최고의 성능을 제공하며, 동일한 크기의 다른 모델들보다 두 배 이상의 성능을 자랑합니다. 이는 경쟁 모델보다 적은 자원을 사용하면서도 더 높은 성능을 발휘할 수 있음을 의미합니다.
• 9B 모델 성능: 9B 크기의 Gemma 2 모델 또한 뛰어난 성능을 제공하며, Llama 3 8B 및 다른 동급 모델을 능가하는 성능을 보여줍니다.
• 효율적 배포: Gemma 2는 단일 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 또는 TPU 호스트에서 전체 정밀도로 실행할 수 있습니다. 이는 AI 배포 비용을 크게 절감하며, 더 많은 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

Gemma 2 성능

하드웨어 최적화

Gemma 2는 다양한 하드웨어 환경에서 최적의 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.

• 범용 하드웨어 최적화: Gemma 2는 강력한 게이밍 노트북, 고급 데스크탑, 클라우드 기반 설정 등 다양한 하드웨어에서 빠르게 실행할 수 있습니다.
• Google AI Studio: Google AI Studio에서 Gemma 2의 전체 성능을 테스트할 수 있습니다.
• 로컬 실행: Gemma.cpp를 사용하여 CPU에서 모델을 실행할 수 있으며, NVIDIA RTX 또는 GeForce RTX GPU를 통해 가정에서도 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 다양한 환경에서 Gemma 2를 활용할 수 있습니다.

개발자 친화적 설계

Gemma 2는 개발자와 연구자들이 손쉽게 사용하고 혁신을 공유할 수 있도록 설계되었습니다.

• 상용화 친화적 라이선스: Gemma 2는 상업적으로 친화적인 Gemma 라이선스 하에 제공되어, 개발자들이 혁신적인 솔루션을 공유하고 상용화할 수 있습니다.
• 폭넓은 프레임워크 호환성: Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch, TensorFlow 등 주요 AI 프레임워크와 호환되며, Keras 3.0, vLLM, Gemma.cpp, Llama.cpp, Ollama 등 다양한 도구에서 쉽게 사용할 수 있습니다.
• NVIDIA 최적화: NVIDIA TensorRT-LLM과의 최적화를 통해 NVIDIA 가속 인프라에서 최상의 성능을 발휘하며, 곧 출시될 NeMo 최적화를 통해 더 많은 기능을 제공할 예정입니다.

책임 있는 AI 개발

Google은 Gemma 2의 개발 과정에서 강력한 안전 프로세스를 준수하여, 잠재적인 편향과 위험을 최소화하기 위한 노력을 기울였습니다.

• 데이터 필터링 및 테스트: Gemma 2를 훈련할 때, Google은 사전 훈련 데이터를 필터링하고 엄격한 테스트와 평가를 수행하여 잠재적인 편향과 위험을 식별하고 완화했습니다.
• 공개된 결과: 다양한 공공 벤치마크에서 안전성과 대표성 문제에 대한 결과를 공개하여, Gemma 2의 안전성을 보장합니다.
• SynthID 기술: 텍스트 워터마킹 기술인 SynthID를 오픈 소스화하여, 개발자들이 AI 모델을 책임 있게 사용할 수 있도록 지원합니다.

2. Gemma 2의 활용 사례 및  전망

Gemma 2의 출시 이후, AI 연구와 개발 분야에서는 새로운 가능성과 창의적인 프로젝트들이 이어질 것으로 기대됩니다. 첫 번째 Gemma 모델의 성공적인 도입에 이어, Gemma 2는 더욱 향상된 성능과 효율성을 제공하여 다양한 응용 분야에서 혁신을 이끌어낼 것입니다. 다음은 Gemma 2의 주요 활용 사례와 미래 전망에 대한 분석입니다.

활용 사례

1. 언어 모델 개발
   • Navarasa 프로젝트: 첫 번째 Gemma 모델은 Navarasa와 같은 프로젝트에서 인도의 언어적 다양성을 반영하는 모델을 개발하는 데 사용되었습니다. 이는 Gemma 모델이 다양한 문화적, 언어적 배경을 이해하고 반영할 수 있음을 보여줍니다. Gemma 2의 향상된 성능은 이러한 프로젝트들을 더욱 발전시킬 수 있는 가능성을 제공합니다.
2. 산업 응용
   • 의료 및 헬스케어: Gemma 2는 의료 데이터 분석, 진단 지원 시스템, 맞춤형 치료 계획 수립 등 다양한 의료 분야에서 활용될 수 있습니다. 높은 성능과 효율성을 바탕으로 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능해지며, 이는 의료 서비스의 품질을 향상시키는 데 기여할 것입니다.
   • 금융: 금융 산업에서는 Gemma 2를 사용하여 리스크 관리, 사기 탐지, 고객 서비스 개선 등 다양한 영역에서 활용할 수 있습니다. 특히, 빠른 데이터 처리와 분석 능력은 금융 기관들이 신속하고 정확한 결정을 내리는 데 도움을 줄 것입니다.
3. 연구 및 교육
   • 학술 연구: Gemma 2는 연구자들이 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 새로운 이론을 검증하며, AI 모델을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. Google은 Gemma 2 Academic Research Program을 통해 학술 연구자들에게 Google Cloud 크레딧을 제공하여 연구를 지원하고 있습니다.
   • 교육: 교육 분야에서는 AI를 활용한 맞춤형 학습, 교육 자료 생성, 학생 성과 분석 등 다양한 응용이 가능합니다. Gemma 2의 접근성과 성능은 교육 기술의 혁신을 이끌어낼 것입니다.

미래 전망

1. 새로운 아키텍처 탐구: Google은 앞으로도 새로운 AI 아키텍처를 탐구하여 다양한 작업과 도전에 맞춘 특화된 Gemma 변형 모델을 개발할 계획입니다. 이러한 노력은 AI 기술의 발전을 가속화하고, 다양한 분야에서 AI의 적용 가능성을 확장할 것입니다.
2. 경량 접근성: Google은 2.6B 파라미터 크기의 Gemma 2 모델을 곧 출시할 예정입니다. 이 모델은 경량 접근성과 강력한 성능 간의 간극을 더욱 좁혀줄 것입니다. 이는 더 많은 사용자들이 AI 모델을 손쉽게 활용할 수 있게 하여, AI 기술의 민주화를 촉진할 것입니다.
3. 다양한 AI 작업 지원: 앞으로 Gemma 2는 더욱 다양한 AI 작업을 지원할 수 있도록 발전할 것입니다. 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 최적화된 모델이 개발될 것이며, 이는 AI 기술의 적용 범위를 더욱 넓혀줄 것입니다.
4. 책임 있는 AI 발전: Google은 지속적으로 책임 있는 AI 개발을 위해 노력할 것입니다. 이를 위해, AI 모델의 안전성과 공정성을 보장하고, 잠재적인 위험을 최소화하는 다양한 방안을 모색할 것입니다. 또한, 개발자와 연구자들이 AI를 책임 있게 사용할 수 있도록 다양한 도구와 리소스를 제공할 것입니다.

3. Gemma 2 사용하기

Gemma 2는 AI 연구와 개발에 관심 있는 모든 사람들에게 개방되어 있으며, 다양한 플랫폼과 리소스를 통해 쉽게 접근할 수 있습니다. 여기에서는 Gemma 2를 시작하는 방법과 각 플랫폼의 특징을 소개합니다.

Google AI Studio에서 Gemma 2 사용하기

Google AI Studio는 Gemma 2의 전체 성능을 테스트하고 활용할 수 있는 주요 플랫폼 중 하나입니다. AI Studio를 통해 사용자는 고성능 컴퓨팅 리소스를 활용하여 대규모 데이터 세트를 처리하고, 복잡한 모델을 실행할 수 있습니다.

• 접근 방법: Google AI Studio에 로그인하여 Gemma 2 모델을 선택하고, 원하는 AI 작업을 실행할 수 있습니다.
• 주요 기능: 데이터 시각화, 모델 훈련 및 평가, 실시간 데이터 분석 등 다양한 기능을 제공합니다.
• 장점: 고성능 인프라를 제공하여, 대규모 AI 작업도 효율적으로 처리할 수 있습니다.

https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat?model=gemma-2-27b-it

Kaggle과 Hugging Face Models에서 모델 가중치 다운로드

Kaggle과 Hugging Face Models는 Gemma 2의 모델 가중치를 다운로드할 수 있는 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 로컬 환경에서 Gemma 2를 실행하고, 자신만의 AI 프로젝트에 활용할 수 있습니다.

• Kaggle:
  • 접근 방법: Kaggle 웹사이트에서 Gemma 2 모델을 검색하고, 모델 가중치를 다운로드합니다.
  • 주요 기능: 다양한 데이터 세트와 AI 모델을 제공하며, 데이터 과학 커뮤니티와의 협업을 지원합니다.
  • 장점: 무료로 사용할 수 있으며, 풍부한 데이터 세트와 도구를 제공합니다.

https://www.kaggle.com/models/google/gemma-2

Kaggle

• Hugging Face Models:
  • 접근 방법: Hugging Face 웹사이트에서 Gemma 2 모델을 검색하고, 모델 가중치를 다운로드합니다.
  • 주요 기능: 모델 허브를 통해 다양한 AI 모델을 제공하며, Transformers 라이브러리를 통해 손쉽게 모델을 활용할 수 있습니다.
  • 장점: 다양한 AI 모델과 도구를 제공하여, 사용자들이 쉽게 AI 프로젝트를 진행할 수 있습니다.

http://huggingface.co/google/gemma-2-9b

Hugging Face Models

Colab 노트북에서 Gemma 2 사용하기

Google Colab은 Gemma 2를 무료로 사용할 수 있는 플랫폼입니다. Colab 노트북을 통해 사용자는 웹 기반 환경에서 Python 코드를 실행하고, Gemma 2 모델을 활용할 수 있습니다.

• 접근 방법: Google Colab에 로그인하여 새로운 노트북을 생성한 후, Gemma 2 모델을 로드하고 사용합니다.
• 주요 기능: 무료 GPU 및 TPU 지원, 협업 기능, 다양한 Python 라이브러리 제공.
• 장점: 설치가 필요 없으며, 인터넷만 연결되어 있으면 어디서나 사용 가능합니다.

Google Cloud 크레딧 및 Academic Research Program

Google Cloud는 첫 번째 사용자를 위한 $300의 크레딧을 제공하여, Gemma 2 모델을 더욱 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한, 학술 연구자들을 위한 Gemma 2 Academic Research Program을 통해 추가적인 Google Cloud 크레딧을 신청할 수 있습니다.

https://ai.google.dev/gemma?hl=ko#gemma-2

• Google Cloud 크레딧:
  • 접근 방법: Google Cloud에 가입하여 첫 번째 사용자 크레딧을 신청합니다.
  • 주요 기능: 다양한 Google Cloud 서비스와 리소스를 활용하여, 대규모 AI 프로젝트를 진행할 수 있습니다.
  • 장점: 높은 성능과 안정성을 제공하며, 다양한 AI 및 데이터 분석 도구를 사용할 수 있습니다.
• Gemma 2 Academic Research Program:
  • 접근 방법: 프로그램 웹사이트를 통해 신청서를 제출하여 Google Cloud 크레딧을 신청합니다.
  • 주요 기능: 연구자들에게 추가적인 리소스를 제공하여, AI 연구를 가속화할 수 있도록 지원합니다.
  • 장점: 학술 연구자들을 위한 특별 지원을 통해, 보다 깊이 있는 연구를 진행할 수 있습니다.

4. 시사점

Gemma 2의 출시는 AI 개발과 연구에 있어서 큰 도약을 의미합니다. 높은 성능, 효율성, 그리고 다양한 하드웨어와의 최적화된 통합을 통해, 연구자와 개발자들이 더욱 쉽게 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있게 되었습니다. Gemma 2와 함께, AI의 미래는 더욱 밝고 혁신적일 것입니다.