Gemma 3: 똑똑해진 구글의 새로운 AI 모델, 그림도 보고 말도 더 잘한다!

🔗 https://arxiv.org/pdf/2503.19786.pdf

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마치 스마트폰이 새 모델로 업그레이드된 것처럼, 구글이 만든 AI 모델 Gemma가 'Gemma 3'로 더 똑똑하게 돌아왔어요! 이전 모델보다 그림도 이해하고, 여러 나라 말도 잘하고, 이야기도 훨씬 길게 나눌 수 있게 되었답니다. 마치 동생이 형보다 더 똑똑해진 것처럼, Gemma 3는 이전 버전보다 훨씬 강력해졌어요.

이 논문이 왜 중요해?

오픈 소스 AI 모델의 발전: 누구나 사용할 수 있는 똑똑한 AI 모델이 더 좋아졌다는 것은 AI 기술이 우리 삶에 더 가까워지고 있다는 뜻이에요.
멀티모달 AI의 가능성: Gemma 3는 텍스트뿐만 아니라 이미지까지 이해하는 '멀티모달' AI 모델이에요. 이는 AI가 우리 주변의 다양한 정보를 더 잘 이해하고 활용할 수 있게 된다는 것을 의미합니다.
성능 향상: Gemma 3는 이전 모델보다 성능이 훨씬 뛰어나요. 특히 긴 문맥을 이해하고, 수학 문제도 잘 풀고, 여러 언어를 이해하는 능력이 눈에 띄게 향상되었답니다. 이는 앞으로 AI가 더 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있게 될 가능성을 보여줘요.

서론

구글 딥마인드에서 Gemma라는 새로운 AI 모델을 발표했어요. 이 모델은 이전 버전보다 훨씬 똑똑해졌답니다.
이번에 공개된 Gemma 3는 10억 개부터 270억 개까지 다양한 크기의 모델로 구성되어 있어요. 마치 옷 사이즈처럼 필요에 따라 골라 쓸 수 있다는 뜻이죠.
Gemma 3는 이전 모델과 달리 그림을 이해하는 능력도 갖추게 되었고, 더 많은 언어를 지원하며, 훨씬 긴 글도 읽고 이해할 수 있게 되었어요.
핵심은 모델 구조를 바꿔서 긴 글을 처리할 때 메모리를 덜 쓰도록 효율성을 높였다는 점이에요.

기존 연구

기존에도 Gemma 2라는 모델이 있었지만, Gemma 3는 Gemma 2보다 모든 면에서 더 뛰어난 성능을 보여줍니다.
특히 Gemma 3는 사전 학습 모델과 명령어 튜닝 모델 모두에서 Gemma 2를 능가하는 성능을 달성했어요.
구글의 다른 모델인 Gemini 1.5 Pro와 비교해도 비슷한 수준의 성능을 보여준다고 하니, 정말 많이 발전했죠?
이전 모델들은 긴 글을 처리하는 데 어려움이 있었지만, Gemma 3는 이 부분을 개선하는 데 집중했습니다.

방법론

Gemma 3는 모델 구조를 변경하여 'KV-cache' 메모리 사용량을 줄였어요. 마치 램 용량을 효율적으로 관리하는 것처럼요.
로컬-글로벌 attention 레이어 비율 조정: 모델이 문장 전체와 부분 부분을 번갈아 집중하도록 설계하여 효율성을 높였습니다.
짧은 로컬 attention 범위 유지: 부분 부분에 집중하는 범위를 짧게 유지하여 계산 효율성을 높였습니다.
'증류(Distillation)'라는 학습 방법을 사용하여 Gemma 3 모델을 훈련시켰어요. 마치 똑똑한 선생님에게 배우는 것처럼, 더 큰 모델의 지식을 작은 모델에 효과적으로 전달하는 방식입니다.
새로운 'post-training recipe' 개발: 수학, 대화, 명령어 이해, 다국어 능력 등 다양한 능력을 크게 향상시키는 특별 훈련법을 개발하여 적용했습니다.

실험 및 결과

Gemma 3 모델의 성능을 여러 가지 기준으로 평가했어요. 마치 학교에서 시험을 보는 것처럼 다양한 테스트를 거친 거죠.
챗봇 아레나 평가: 실제 사용자들이 여러 챗봇과 대화하면서 어떤 모델이 더 자연스럽고 똑똑한지 평가하는 방식으로 Gemma 3 27B-IT 모델의 성능을 측정했습니다.
표준 벤치마크 평가: 객관적인 성능 측정을 위해 다양한 AI 평가 기준(벤치마크)을 사용하여 Gemma 3 모델들의 성능을 Gemini 모델들과 비교했습니다.
실험 결과, Gemma 3는 이전 모델은 물론이고 Gemini 모델과 비교해도 뒤지지 않는 뛰어난 성능을 보여주었어요.
특히 Gemma3-4B-IT 모델은 이전 버전 최고 모델인 Gemma2-27B-IT 모델과 비슷한 성능을, Gemma3-27B-IT 모델은 Gemini-1.5-Pro 모델과 비슷한 성능을 보여주는 놀라운 결과를 얻었습니다.
KV-cache 메모리 감소 효과 확인: 모델 구조 변경을 통해 실제로 긴 문맥을 처리할 때 메모리 사용량이 크게 줄어드는 것을 실험적으로 증명했습니다.

결론 및 한계

Gemma 3는 이전 Gemma 2 모델보다 훨씬 향상된 성능을 제공하며, 특히 멀티모달 기능과 긴 문맥 처리 능력, 다양한 언어 지원이 돋보입니다.
모델 구조 개선과 새로운 학습 방법 덕분에 메모리 효율성도 높아져서 더 많은 사람들이 쉽게 사용할 수 있게 되었어요.
Gemma 3 모델들을 오픈소스로 공개하여 누구나 자유롭게 사용하고 연구할 수 있도록 했습니다. 이는 AI 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.
논문에서 뚜렷하게 한계를 언급하고 있지는 않지만, 향후 더 다양한 멀티모달 task에서의 성능 검증, 안전성 및 책임감 있는 AI 사용에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 보입니다.

한 줄 요약

Gemma 3는 그림도 보고 말도 잘하는 똑똑한 AI 모델로 업그레이드되어 우리 곁에 더 가까이 다가왔다!

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