제미니 1.5 플래시와 GPT-4o: GPT-4o에 대한 구글의 대응은?

AI 경쟁이 치열해지면서 기술 분야의 거물급 기업들 간의 추격전이 벌어지고 있습니다. Google I/O 직전에 GPT-4o가 출시된 것은 우연이 아닙니다. 멀티모달리티, 정확히 말하면 옴니모달리티에 대한 GPT-4o의 놀라운 능력은 제너레이티브 AI 경쟁에서 상당한 영향력을 발휘했습니다. 하지만 구글은 주저하지 않습니다. Google I/O에서 Gemini와 Gemma 모델의 새로운 변형을 발표했습니다. 이번에 발표된 모든 모델 중에서 Gemini 1.5 플래시가 가장 눈에 띄는 제품입니다. 이 블로그에서는 Gemini 1.5 플래시의 주요 기능을 살펴보고 Gemini 1.5 Pro, Gemini 1.5 플래시와 GPT-4o를 비교하여 어느 것이 더 나은지 알아볼 것입니다.

Gemini 1.5 플래시와 GPT-4o 비교

Google이 공개한 벤치마크 점수에 따르면, Gemini 1.5 플래시는 Google의 다른 모든 LLM에 비해 오디오 성능이 뛰어나며 다른 벤치마크에서는 출시 예정인 Gemini 1.5 Pro(2024년 2월) 모델과 동등한 수준입니다. LLM의 성능을 평가할 때 벤치마크에 전적으로 의존하는 것은 권장하지 않지만, 성능의 차이와 사소한 업그레이드를 정량화하는 데는 도움이 됩니다. Gemini 1.5 플래시 벤치마크 방 안의 코끼리는 바로 Gemini 1.5 플래시의 가격입니다. GPT-4o에 비해 Gemini 1.5 플래시는 훨씬 더 저렴합니다. 제미니 가격

제미니 가격

GPT 가격

컨텍스트 창

Gemini 1.5 Pro와 마찬가지로, 플래시에는 100만 토큰의 컨텍스트 창이 제공되며, 이는 OpenAI 모델 중 가장 큰 규모이며 프로덕션급 LLM을 위한 최대 컨텍스트 창 중 하나입니다. 컨텍스트 창이 커지면 더 많은 데이터를 이해할 수 있고 청크 크기를 늘려 대규모 지식창고가 있는 사용 사례의 경우 RAG(검색 증강 생성)와 같은 타사 기술을 개선할 수 있습니다. 또한 컨텍스트 창이 커지면 더 많은 텍스트를 생성할 수 있으므로 기사, 이메일, 보도자료 작성과 같은 시나리오에 유용합니다.

멀티모달리티

Gemini-1.5 플래시는 멀티모달입니다. 멀티모달리티를 사용하면 오디오, 비디오, 문서 등의 형태로 컨텍스트를 입력할 수 있습니다. 멀티 모달리티를 갖춘 LLM은 전처리 없이도 더 다양한 활용이 가능하며, 제너레이티브 AI를 더 많이 적용할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

“Gemini 1.5 모델은 매우 긴 컨텍스트를 처리할 수 있도록 구축되었으며, 최대 1,000만 개 이상의 토큰에서 세분화된 정보를 기억하고 추론할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 규모는 최신 대규모 언어 모델(LLM) 중에서는 전례가 없는 것으로, 전체 문서 모음, 몇 시간 분량의 비디오, 거의 5일 분량의 오디오 등 긴 형식의 혼합 양식 입력을 처리할 수 있습니다.” – 딥마인드 보고서

멀티모달리티

다바스 = 힌디어로 기차 코치. 멀티모달리티 및 다국어 성능 시연.

또한 멀티모달리티를 갖추면 다른 전문 서비스를 대신하여 LLM을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 OCR 또는 웹 스크래핑. 쌍둥이 자리의 OCR

웹 페이지에서 데이터를 쉽게 스크랩하고 변환할 수 있습니다.

속도

Gemini 1.5 플래시는 이름에서 알 수 있듯이 응답 시간 측면에서 다른 모델보다 우위를 점할 수 있도록 설계되었습니다. 위에서 언급한 웹 스크래핑의 예에서 약 2.5초의 응답 시간 차이가 있으며, 이는 거의 40% 더 빠르므로 자동화 사용 또는 짧은 지연 시간이 필요한 모든 사용 사례에서 Gemini 1.5 플래시가 더 나은 선택이 될 수 있습니다. Gemini 1.5 Pro의 속도

Gemini 1.5 Flash의 몇 가지 흥미로운 사용 사례

동영상 요약


비디오를 사용하여 코드 작성

게임플레이 자동화

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