올해의 구글 I/O의 주인공은 작년과 마찬가지로 ‘인공지능(AI)’였습니다. 특히 이번 I/O에서는 기존의 Gemini 1.0에서 한층 더 똑똑해져서 돌아온 Gemini 1.5 Pro를 공개하며 전 세계 개발자들의 환호를 자아냈습니다. 개발자라면 업데이트된 Gemini의 스펙을 읊는 것만으로도 구글의 인공지능 기술력에 대해 놀라지 않을 수 없었는데요, 과연 구글이 20년 넘게 인공지능 연구 개발 부문을 선도해온 메가 테크 기업임을 실감케 했습니다.

Gemini는 기존의 인공지능 모델처럼 질문을 던지고 대화를 하는 것에 그치지 않습니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상을 해석하고 답을 찾아주는 Gemini 모델은 구글 검색(Search), 구글 워크스페이스(Workspace), 구글 지도(Maps) 등 다양한 구글 생태계와 만나 친숙한 환경을 벗어나지 않음과 동시에 사용자의 경험을 더욱 풍성하게 만들어줍니다. 오늘 포스팅에서는 우리의 일상을 더 스마트하게 꾸며주는 Gemini는 어떻게 더 똑똑해졌는지, SPH에서 비개발자를 위해 만든 Gemini 활용 마케팅 Demo까지 함께 소개합니다🙌🏻

Gemini 1.5 Pro … 좋아진 건 알겠는데 … 정확히 뭐가 좋은거죠?

개발자라면 Gemini 스펙을 읊기만 해도 어떻게 좋아졌는지 알겠는데, 비(非)개발자여서 이해가 힘들어요! 하시는 분도 있으실 것 같습니다. 먼저 Gemini 1.5 Pro는 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있도록 설계된 구글의 생성형 인공지능(AI) 모델입니다. 여기서 기존의 모델과 차별화된 점이라면 Gemini는 언어, 이미지, 오디오, 비디오, 코드 등 다양한 유형의 정보 처리가 가능한 멀티모달형 모델로 길고 방대한 양의 다양하고 복잡한 정보를 정교하게 이해하고 추론할 수 있다는 점입니다.

 

인공지능이 프롬프트를 처리하는 기본 단위를 ‘토큰’이라 말하는데요, Gemini 1.5 Pro는 무려 최대 2백만(!) 토큰까지 처리할 수 있어 긴 문맥의 프롬프트를 처리 할 수 있습니다. 여기서 말하는 2백만 토큰의 처리량은 최대 2시간 분량의 영상, 6,000장 분량의 이미지, 60,000줄 분량의 코드 또는 책 2,000페이지, 약 22시간 분량의 오디오로 환산될 수 있습니다.

단순히 토큰의 양만 늘어난 것이 아닙니다. Gemini는 구글의 AI 최적화  TPU(Tensor Processing Unit)를 활용하여 신뢰할 수 있고 효율적이며 빠른 실행 속도를 갖도록 설계되었습니다. 여기서 또 TPU는 뭐야?라고 하실 수 있습니다. TPU는 구글이 개발한 하드웨어 가속기로 딥러닝 모델을 효율적으로 학습하고 실행하는데 최적화된 프로세서입니다. 우리가 흔히 알고 있는 GPU(Graphic Processing Unit)과 비슷한 역할이지만 특정 딥러닝 작업에 더 최적화되었다고 생각하시면 됩니다. 

Gemini 모델같은 대규모 언어 모델(LLM)은 수십억 개 이상의 파라미터(인공 지능 모델이 학습을 통해 조정하는 내부 값)를 가지고 있고 이를 학습시키고 추론하는데 많은 연산 자원을 필요로 합니다. TPU는 대규모 병렬 처리를 통해 학습 속도를 극적으로 향상하면서 빠른 추론 속도로 응답할 수 있습니다.  또한, TPU는 구글 클라우드 플랫폼에서 클라우드 서비스로 제공되어 초기 투자 비용 없이 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있어 비용 효율성과 접근성을 높였습니다.

이외에도 Gemini 1.5 Pro에는 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 적용했는데요, MoE 아키텍처란 다양한 딥러닝 모델의 최신 연구로 주목받고 있는 방법으로, 여러 전문가(Experts) 모델이 협력하여 최적의 결과를 도출하는 방식입니다. MoE 아키텍처는 여러 개의 전문가 모델로 구성되어있고 각각의 모델은 특정 유형의 입력 데이터나 작업에 특화된 능력을 가지고 있습니다. 주어진 입력(Input)에 대해 데이터의 특성을 분석하고, 그에 가장 적합한 전문가 모델을 선택 및 조합합니다. MoE 아키텍처에서는 모든 전문가 모델을 동시에 사용하는 것이 아니므로 메모리 사용량은 줄어들고 계산의 효율성은 높일 수 있습니다. 

오래 걸리지 않아요! Gemini 1.5 Pro로 만든 마케팅 데모

이밖에도 Gemini 1.5 Pro가 얼마나 더 향상되었는지 얘기하다 보면 끝이 없습니다. 하지만 솔직히! 비개발자 입장에서는 향상된 스펙만 읽는 것만으로는 Gemini 1.5 Pro를 업무에 어떻게 효과적으로 이용할 수 있는지 와 닿지 않는 것이 사실입니다(스펙시트만으로는 심장이 뛰질 않아요…) 이런 고민을 위해 구글에서는 Vertex AI Platform을 통해 모든 사용자가 생성형 AI 모델을 활용하여 서비스를 이용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

“ 강도, 출력 토큰 한도 … 최대 응답수, K값, P값, Cloud Storage 업로드 …”

Gemini 1.5 Pro를 이해하려 애쓰는 마케터의 흔한 모습.jpg

그럼 Gemini 1.5 Pro를 이용해 만든 마케팅 콘텐츠 제작 Demo를 살펴볼까요? 먼저 마케터가 하는 일이 무엇인지 빠르게 짚어보겠습니다.

비디오 스크립트 작성

포스팅 콘텐츠 초안 작성

도메인 조사

캠페인 성과 분석

회의 및 이메일 요약

콘텐츠 상세 문서 제작 및 요약 

제품별 원페이저 제작 및 배포

E-DM 제작 및 방송

광고 소재 제작 및 집행

등등 …

개중에는 이미 만든 콘텐츠를 다른 형식으로 변환해야 하는 경우도 종종 있습니다. 예를 들어 이미 제작한 영상 콘텐츠를 텍스트로 포스팅화한다거나, E-DM과 같이 이미지화하는 경우가 있습니다.

예를 들어 위 동영상 콘텐츠를 블로그 포스팅으로 바꿔볼까요? 스크립트부터 이미지까지 전체 영상을 이해하려면 영상을 한두번 돌려보는 것으로는 안될 것입니다.

위의 이미지에서는 SPH에서 미리 제작한 영상 콘텐츠를 Gemini 1.5 Pro를 활용하여 빠르고 쉽게 텍스트 콘텐츠화하는 작업을 보여줍니다. 화면에서 보이듯이 서비스, 사업 분야, 대상 독자, 작성 양식 등 사용자의 설정에 따라 프롬프트에 반영되도록 하여 사용자가 별도의 프롬프트를 작성할 필요가 없다는 것이 장점입니다.

짠, 완성된 콘텐츠입니다. 분량부터 캐쥬얼한 톤까지, 평소 SPH 마케터의 포스팅 콘텐츠를 쏙 빼닮은 톤과 내용인데요, 덕분에 마케팅 업무에 대한 시간은 절약하면서 일회성에 지나지 않던 컨텐츠를 다양한 방식으로 재가공하여 더 많은 독자를 만날 수 있었습니다. 고마워요 Gemini🤭

Demo를 통해 보여 드린 영상->텍스트 생성은 단적인 예시일뿐, 앞에서 말씀드렸듯이 똑똑한 Gemini는 다양한 유형의 정보를 해석할 수 있는 멀티모달 AI 입니다. Gemini를 어떻게 활용할 수 있는지 가능성은 무궁무진하다고 볼 수 있는데요, 이처럼  생성형 AI를 이용하면 업무의 효율성은 높이고 비용은 절감시키면서 새로운 가치를 창출하는 등 비즈니스에 있어 새로운 기회를 만들 수 있습니다.

Vertex AI에서 Gemini 1.5 Pro를 이용하여 영상-텍스트 정보 처리를 하는 모습

구글 I/O 이후 국내의 많은 기사와 커뮤니티 역시 Gemini 1.5 Pro에 대해 다루고 관심을 보이고 있습니다. 인공지능이 받아들일 수 있는 데이터의 종류와 깊이가 더해지며 내가 가진 비즈니스에 어떻게 적용시할 수 있을지 고민이신 분들도 많을 것으로 사료되는데요, 오늘 포스팅에서 소개한 Gemini 1.5 Pro를 이용해 만든 마케팅 활용 Demo는 지난 <2024 구글 클라우드 NEXT 리캡 in 서울>에서 발표된 내용 중 일부를 발췌한 것으로 전체 발표 세션은 SPH 유튜브 <세상의 모든 지도>에서, 발표자료는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다.

그밖에도 구글 클라우드 관련 문의가 있으시다면 구글 클라우드 국내 공식 파트너사인 SPH를 통해 문의 부탁드립니다.

감사합니다💚

SPH는 Google Maps, SuperMap, Maxar Technologies 등 다양한 제품군을 가지고 있으며, 고객의 사례에 꼭 맞는 무료 세미나 및 인적 컨설팅을 제공하고 있습니다. 더욱 자세한 이야기를 나누고 싶으시다면, 여기에서 문의 주시길 바라며, SPH에서 발행하는 GIS / 로케이션인텔리전스 관련 최신 소식을 받아보고 싶으신 분들은 페이스북 페이지 또는 뉴스레터를 구독해주시길 바랍니다