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ZDNET의 주요 시사점
- Gemma 4는 이제 Apache 2.0에서 완전한 오픈 소스입니다.
- 로컬 AI는 개인 정보 보호, 오프라인 사용 및 비용 절감을 가능하게 합니다.
- 서버에서 스마트폰까지 배포가 훨씬 쉬워졌습니다.
Google은 오늘 자사의 DeepMind AI 연구 부서가 최신 세대의 개방형 대형 언어 모델인 Gemma 4를 출시한다고 발표했습니다. 이 모델은 Apache 2.0 라이선스에 따라 출시되므로 이전 Gemma 세대의 허용적이지만 여전히 통제되는 라이선스에 비해 진정한 오픈 소스가 됩니다.
젬마는 무엇인가요?
Gemma는 Gemini와 같은 LLM입니다. 하지만 여기서 우리는 챗봇 인터페이스가 아닌 AI 처리 엔진에 대해 이야기하고 있습니다. Gemma와 Gemini는 모두 동일한 연구와 기술을 사용하여 개발되었습니다. 차이점은 Gemini는 구독 기반의 폐쇄형 제품인 반면 Gemma는 로컬에서 무료로 다운로드하여 실행할 수 있는 개방형 모델이라는 점입니다.
비용 없이 로컬에서 AI 모델을 실행할 수 있는 기능은 다양한 애플리케이션에 이점을 제공합니다. 클라우드에 의존하지 않고 집에서 무료로 AI를 실행하려는 사람들이 많이 있습니다.
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모든 것을 로컬에 유지하는 능력은 데이터 주권 또는 기밀 유지 요구 사항이 있는 기업에 특히 중요합니다. 예를 들어, 의료 서비스 제공업체는 환자 데이터를 퍼블릭 클라우드 제공업체와 공유하는 것을 금지하는 규제 제한이 있을 수 있지만 여전히 AI의 이점을 누리고 싶어합니다. 전체 시스템을 로컬에서 실행하면 데이터가 클라우드로 전송되지 않지만 AI 기능은 계속 사용할 수 있습니다.
스마트폰부터 다양한 IoT 및 에지 장치에 이르기까지 네트워크 연결이 간헐적으로만 연결되거나 전혀 연결되지 않는 장치가 많이 있습니다. 추가 비용이나 집에 전화할 필요 없이 AI 작업을 실행할 수 있으면 유연성, 보안 및 비용 제어 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
또한: 저는 Gmail의 AI 도구를 사용하여 3개의 프롬프트로 10분 만에 몇 시간의 작업을 수행했습니다.
따라서 채팅 인터페이스에서 Gemini를 실행하는 동안 Raspberry Pi에 Gemma를 설치하여 공장의 프로세스를 모니터링하고 클라우드 왕복 대기 시간 없이 실시간으로 결정을 내릴 수 있습니다.
큰 라이선싱 뉴스
이전 버전의 Gemma는 공식적인 오픈 소스 라이선스 구조가 아닌 Gemma 이용 약관에 따라 라이선스가 부여되었습니다. Google은 사용자가 Gemma를 다운로드하고 로컬에서 사용하고 수정하는 것을 허용했지만 승인된 카테고리로만 사용을 제한하고 재배포를 제한했습니다.
이 접근 방식을 통해 모델 패밀리는 “오픈 소스”가 아닌 “오픈”이라고 불릴 수 있게 되었습니다. Gemma 사용에는 많은 자유가 있었지만 Google은 여전히 속박을 잡고있었습니다.
대조적으로, Apache 2.0 라이센스는 거의 완전한 자유를 부여합니다. 사용자와 개발자는 개인, 상업, 기업 등 어떤 목적으로든 로열티 요구 사항 없이 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 소프트웨어를 배포하는 경우 Apache 2.0 라이센스 사본을 포함하고 소프트웨어에 대한 필수 속성을 제공해야 합니다.
사용자와 개발자는 파생 저작물을 만들고 원본 버전과 수정된 버전을 모두 배포할 수 있는 권리를 가지며 코드를 자유롭게 수정하고 재배포할 수 있습니다.
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또한 몇 가지 흥미로운 특허 관련 보호 및 처벌도 있습니다. 보호 측면에서 Apache 2.0 라이센스 사용자에게는 기여를 포함하는 모든 특허에 대한 라이센스가 부여되므로 특허 소송은 단지 소프트웨어 사용만으로 사용자를 대상으로 할 수 없습니다. 반면, 소프트웨어가 귀하의 특허를 침해했다고 주장하는 사람을 고소하는 경우 자동으로 소프트웨어 사용 라이센스를 잃게 됩니다.
Google은 더 이상 Gemma 4에 대한 자체 사용 약관을 사용하지 않습니다. 대신 Apache 2.0 라이선스에 따라 Gemma 4 라이선스를 부여합니다. 즉, 사용자와 개발자는 다음과 같은 방식으로 모델을 사용하고 배포할 수 있습니다. 어느 제한 없이 원하는 대로.
젬마버스
2년 전인 2024년 2월 Gemma가 출시된 이후 개방형 모델은 상당한 채택을 경험했습니다.
연구 부사장인 Clement Farabet과 Google DeepMind의 그룹 제품 관리자인 Olivier Lacombe에 따르면 “1세대 출시 이후 개발자들은 Gemma를 4억 번 이상 다운로드하여 100,000개 이상의 변형으로 구성된 활기찬 Gemmaverse를 구축했습니다.”라고 말했습니다.
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그러나 당시 ZDNET이 보도한 바와 같이 “구글의 최신 AI 제품은 ‘오픈 모델’이지만 ‘오픈 소스’는 아닙니다. 그 차이가 중요하다.” 그때는 그랬고 지금은 지금이다.
이제 Gemma 4는 순수 오픈 소스 소프트웨어로 출시되고 있습니다. 이는 지난 26개월 동안 보았던 것보다 채택률이 높아질 것으로 예상할 수 있음을 의미합니다. Gemma 4가 더 많은 프로젝트에 채택될 것으로 기대할 수 있을 뿐만 아니라 이제 강력한 온보드 모델의 이점을 누릴 수 있는 제품, 서비스 및 장치와 AI를 번들로 묶는 것도 합법적으로 가능합니다.
모델 기능
Gemma 4는 실제로 4개 모델 세트입니다. 두 가지 모델은 Nvidia H100과 같은 강력한 GPU를 갖춘 고급 서버용으로 설계되었습니다. 26B 및 31B로 알려진 이러한 모델은 매개변수 공간이 큽니다. 26B 버전은 지연 시간을 줄이는 데 중점을 두고 추론을 위해 전체 매개변수 집합의 하위 집합을 활성화합니다. 31B 모델은 원시 출력과 품질을 극대화하도록 설계되어 작업이 필요한 모든 문제에 모든 기능을 제공합니다.
다른 두 모델은 저가용으로 설계되었습니다. E2B 및 E4B라고 불리는 이 모델은 모바일 및 IoT 장치용으로 설계되었지만 가정용 PC에서도 잘 작동합니다. 이러한 모델은 각각 20억 및 40억 개의 매개변수 공간을 갖고 있어 모바일 및 엣지 장치에서 효율적으로 실행될 수 있도록 장치에 미치는 영향을 제한합니다.
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Google의 Farabet 및 Lacombe에 따르면 “Google Pixel 팀과 Qualcomm Technologies 및 MediaTek과 같은 모바일 하드웨어 리더와의 긴밀한 협력을 통해 이러한 다중 모드 모델은 휴대폰, Raspberry Pi 및 Jetson Nano와 같은 엣지 장치 전반에 걸쳐 지연 시간이 거의 없이 완전히 오프라인으로 실행됩니다.”
회사는 모든 모델이 다음 기능을 지원한다고 말합니다.
- 고급 추론: Gemma 4는 다단계 계획과 심층적인 논리가 가능합니다.
- 에이전트 워크플로: Gemma 4는 다양한 도구 및 API와 상호 작용하고 워크플로를 안정적으로 실행하는 자율 에이전트를 배포할 수 있습니다.
- 보안: 발표 블로그 게시물에 따르면 Gemma 모델은 “우리 독점 모델과 동일한 엄격한 인프라 보안 프로토콜을 적용합니다”라고 합니다.
- 코드 생성: Gemma 4는 오프라인 코드 생성을 지원합니다. 이 기능은 네트워크 연결 없이 장거리 비행을 해야 하는 사람들에게 큰 도움이 될 수 있습니다.
- 비전 및 오디오: Google에 따르면 “모든 모델은 기본적으로 비디오 및 이미지를 처리하고 다양한 해상도를 지원하며 OCR 및 차트 이해와 같은 시각적 작업에 탁월합니다. 또한 E2B 및 E4B 모델에는 음성 인식 및 이해를 위한 기본 오디오 입력 기능이 있습니다.”
- 더 긴 맥락: E2B 및 E4B 모델은 128K 컨텍스트 창을 지원하여 소형 및 휴대용 모드에 대해 놀라울 정도로 큰 작업 메모리를 허용합니다. 더 큰 모델은 최대 256K 컨텍스트 창을 지원하므로 사용자는 “단일 프롬프트로 저장소나 긴 문서를 전달할 수 있습니다.”
- 다중 언어 지원: 구글은 Gemma 4가 140개 이상의 언어에 대해 기본적으로 훈련되었다고 말했습니다.
대화형 클링온어가 언어에 속한다는 증거는 없습니다. 그러나 Gemma 4가 공개 웹의 대규모 스크랩에 대해 훈련을 받았고 전용 커뮤니티, 사전 및 온라인에 팬이 생성한 콘텐츠가 많다는 점을 고려하면 Klingon이 훈련 데이터에 거의 확실하게 등장했습니다. 이는 모델이 최소한 일부 기초적인 번역을 수행할 수 있어야 함을 의미합니다.
Farabet과 Lacombe는 블로그 게시물에서 “Gemma 4는 크기가 20배에 달하는 모델을 능가합니다. 개발자에게 있어 이 새로운 수준의 매개변수당 지능은 훨씬 적은 하드웨어 오버헤드로 최전방 수준의 기능을 달성한다는 것을 의미합니다.”라고 말했습니다.
지금 Gemma 4를 로컬 장치에 배포할 수 있다면 처리할 수 있다고 믿을 수 있는 첫 번째 실제 작업은 무엇입니까? 아래 댓글을 통해 알려주세요.
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