성능과 비용의 장벽을 모두 뛰어넘은 Google의 최신 모델, 젬마 3

제미니 2.0 모델 아키텍처의 업그레이드 버전인 Gemma 3는 가볍고 휴대성이 뛰어나며 적응성이 높아 개발자가 다양한 기기에서 AI 앱을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

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젬마 모델 출시 1주년을 맞아 1억 회 이상 다운로드되었으며 커뮤니티에서 6만 개 이상의 개선 사항이 만들어졌습니다. "젬마버스"로 알려진 이 생태계는 AI 기술 민주화의 중추가 되고 있습니다.

01. Gemma 3 핵심 하이라이트

Gemma 3는 다음과 같은 다양한 모델 크기를 제공합니다.

데이터 준비
데이터 준비는 PC에서 바로 사용할 수 있는 동영상입니다. 이 모델은 가장 일반적인 컴퓨팅 장치에서도 빠르게 실행할 수 있으며, 기능과 정확성이 저하되지 않습니다.

핵심적인 장점은 다음과 같습니다:

• 싱글 카드 성능의 왕: Gemma 3는 단일 카드 모델의 새로운 기준을 제시합니다. LMArena의 챗봇 벤치마크에서 Llama-405B, DeepSeek-V3, o3-mini 등 경쟁사들을 제치고 1위를 차지했습니다.

• 140개 이상의 언어 지원: 전 세계 고객을 대상으로 서비스를 제공하기 위해 Gemma 3에는 140개 이상의 언어에 대한 사전 학습 기능이 내장되어 있습니다. 개발자는 사용자의 모국어로 소통하기에 더 적합한 앱을 개발하여 프로젝트의 글로벌 도달 범위를 크게 확장할 수 있습니다.

• 고급 텍스트 및 시각적 분석: 개발자는 고급 텍스트, 이미지 및 짧은 형식의 동영상 추론 기능을 통해 Gemma 3를 사용하여 콘텐츠 분석부터 창작 과정에 이르는 광범위한 시나리오를 포괄하는 대화형 지능형 앱을 만들 수 있습니다. 콘텐츠 분석부터 크리에이티브 프로세스까지

• 대규모 컨텍스트 창: Gemma 3는 대규모 데이터 세트를 분석하고 통합할 수 있는 최대 128,000개의 컨텍스트 창을 제공하므로 심층적인 콘텐츠 이해가 필요한 앱에 이상적입니다. 애플리케이션.

• 자동화된 워크플로우를 위한 함수 호출: 개발자는 함수 호출을 지원하여 구조화된 출력으로 프로세스를 쉽게 자동화하여 지능형 에이전트 시스템을 만들 수 있습니다.

• 경량화된 정량화 모델: Gemma 3는 모델의 크기를 대폭 줄이면서도 출력의 정확성을 유지하는 공식 정량화 버전을 도입하여 모바일 기기나 리소스가 제한된 환경에 맞게 앱을 최적화하는 데 특히 유용합니다. 이는 모바일 기기나 리소스가 제한된 환경에 최적화된 애플리케이션에 특히 유용합니다.

젬마 3의 성능 우위는 챗봇 아레나 엘로 점수 차트에서 쉽게 확인할 수 있습니다. 단 하나의 NVIDIA H100 GPU로 27억 개의 파라미터를 처리하는 이 플래그십 모델은 1,338점의 Elo 점수를 기록하며 상위권 챗봇에 속합니다. 그리고 많은 경쟁 제품은 비슷한 성능을 달성하기 위해 최대 32개의 GPU가 필요합니다.

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젬마 3의 또 다른 큰 장점은 개발자의 기존 워크플로우에 원활하게 통합된다는 점입니다. 개발자의 기존 워크플로에 유연하게 적응하여 다음과 같은 개발 프로세스를 더욱 원활하게 지원합니다.

• 다양한 도구와 호환: Gemma 3는 다음과 같은 주요 AI 라이브러리 및 도구들을 지원합니다. 최적화된 배포가 필요한 경우, 개발자는 Vertex AI 및 Google Colab과 같은 플랫폼을 통해 추가 구성 없이도 쉽게 시작할 수 있습니다.

• NVIDIA 성능 최적화: 사용자가 엔트리급 젯슨 나노 GPU를 사용하든 최고급 블랙웰 칩을 사용하든 상관없습니다. Gemma 3는 최적의 성능을 제공합니다. 전체 최적화 프로세스는 NVIDIA API 카탈로그의 지원으로 쉽게 이루어집니다.

• 폭넓은 하드웨어 지원: Gemma 3는 NVIDIA 외에도 ROCm 기술 스택을 통해 AMD GPU와도 호환되며, Gemma와 함께 사용할 수도 있습니다. cpp에서 실행할 수 있어 적응성이 매우 뛰어납니다.

즉시 사용해보고 싶은 개발자는 Hugging Face 또는 Kaggle과 같은 플랫폼을 통해 Gemma 3 모델을 직접 사용하거나 Google AI Studio를 사용하여 브라우저에 빠르게 배포할 수 있습니다.

02. 책임감 있는 AI를 장려합니다

구글은 다음과 같이 말합니다: "개방형 모델에는 신중한 위험 평가가 필요하다고 생각하며, 우리의 접근 방식은 혁신과 안전 사이의 균형을 찾는 것입니다."

젬마 3 개발팀은 미세 조정과 강력한 벤치마킹을 통해 모델의 윤리성을 확보하기 위해 엄격한 관리 전략을 채택했습니다.

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모델의 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 기능이 대폭 강화된 만큼 유해 물질 생성 등 오용의 위험을 줄이기 위해 특별히 목표 평가를 실시했습니다.

구글은 점점 더 강력해지는 모델을 위한 적절한 보안 프레임워크를 만들기 위해 업계가 함께 노력할 것을 촉구하고 있습니다.

구글은 책임을 다하기 위해 유해 콘텐츠, 음란물, 폭력 등의 카테고리에 대한 보안 라벨을 생성하는 40억 개의 매개변수로 구성된 이미지 보안 검사기인 Gemma 3 아키텍처를 기반으로 개발된 ShieldGemma 2를 출시했습니다. 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 개발자가 특정 보안 요구 사항을 충족하도록 도구를 사용자 지정할 수도 있습니다.

젬마버스는 단순한 기술 생태계가 아니라 커뮤니티가 주도하는 운동입니다. AI Singapore의 SEA-LION v3, INSAIT의 BgGPT, Nexa AI의 OmniAudio와 같은 프로젝트는 이 생태계 내에서 협업의 엄청난 힘을 보여줍니다.

구글은 학술 연구를 지원하기 위해 Gemma 3 학술 프로그램도 시작했습니다. 연구자는 1만 달러 상당의 Google 클라우드 크레딧을 신청하여 AI 관련 프로젝트를 가속화할 수 있습니다. 신청은 오늘부터 4주 동안 진행됩니다.

손쉬운 사용, 강력한 성능, 폭넓은 호환성을 갖춘 Gemma 3는 AI 개발 커뮤니티의 초석이 될 수 있는 모든 잠재력을 갖추고 있습니다.