제미니 2.0 프로 - 확장된 제품군

Sam Witteveen 구독자 81,400명

요약

이 영상은 구글이 출시한 새로운 인공지능 모델 제미니 2.0 프로와 그에 속하는 확장된 제품군을 소개합니다. 영상에서는 GA(일반 공개) 버전인 플래시 모델과 실험 단계의 프로 및 플래시라이트 모델의 기능과 차별점을 상세히 설명합니다. 또한, 모델의 2백만 토큰 처리, 멀티모달 입력, 코드 실행 등 다양한 기능이 실제 데모를 통해 시연되며, 구글의 지속적인 피드백 기반 개선 전략이 강조됩니다. 마지막으로, 데모를 통한 성능 비교와 Vertex를 통한 배포 가능성 및 가격 정책에 대한 언급이 이루어집니다.

주요 키워드

제미니 인공지능 멀티모달 토큰 코드 실행 실험 모델 피드백 데모

하이라이트

🎯 신제품 출시: 제미니 2.0 프로 모델과 함께 플래시, 플래시라이트 모델 등 총 3종의 모델이 공개되었습니다.
⚡️ 실험적 접근: 구글은 일반 공개 전 단계로 실험 모델을 통해 사용자 피드백을 받아 빠르게 개선하려는 전략을 취합니다.
👨‍💻 확장된 기능: 2백만 토큰 처리, 멀티모달 지원, 코드 실행 및 함수 호출 등 다양한 기능이 소개됩니다.
🐍 게임 데모: 100마리 뱀의 경쟁을 통해 스네이크 게임 데모로 모델의 성능과 오류 수정 과정을 보여줍니다.
🚀 속도와 효율성: Gemini 2.0 프로가 이전 모델 대비 빠른 응답 속도와 긴 텍스트 생성을 구현하는 모습을 확인할 수 있습니다.

용어 설명

GA (General Availability)

일반 사용자에게 공개된 버전으로, 안정성과 성능이 보장된 모델을 의미합니다.

멀티모달

텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 기능을 말합니다.

토큰

언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어 혹은 부분 단어를 의미합니다.

코드 실행

모델 내에서 프로그래밍 코드를 직접 실행할 수 있는 기능을 의미합니다.

함수 호출

특정 함수나 API를 자동으로 호출하여 작업을 처리하는 기능을 말합니다.

[00:00:00] 제미니 2.0 프로 모델 출시 및 개요

영상은 새로운 Gemini 2.0 Pro 모델이 출시되었음을 알리며, AI Studio를 통한 접근 방법을 안내합니다. 모델의 실험적 단계와 주요 특징에 대해 간략히 소개합니다.

[00:00:22] 구글의 실험 및 피드백 전략

구글은 GA 출시 전 실험 버전을 공개하여 사용자 피드백을 받고 빠르게 개선하는 전략을 설명합니다. 이 방식은 다른 기업과의 차별점을 강조합니다.

[00:01:00] 주요 기능 및 모델 비교

모델의 2백만 토큰 수, 코드 실행, 함수 호출, 멀티모달 지원 등 핵심 기능들이 상세히 소개됩니다. 또한, 플래시 및 플래시라이트 모델과의 차별점이 비교됩니다.

[00:03:24] 스네이크 게임 데모와 토큰 생성

100마리 뱀의 경쟁을 다룬 스네이크 게임 데모를 통해 모델의 실시간 성능과 오류 수정 과정을 보여줍니다. 데모에서는 짧은 프롬프트로 수천 토큰이 생성되는 과정을 확인할 수 있습니다.

[03:24] Gemini 2.0 Pro 모델의 실제 테스트를 위해 100마리의 뱀이 경쟁하는 자율적인 스네이크 게임 프로젝트를 시작합니다.

[03:56] pygame을 사용하여 게임을 구현하고, 그리드 크기, 게임 오버 처리, 재시작 등 다양한 기능을 포함한 코드가 생성되었습니다.

[04:33] 게임에서 100마리의 뱀이 하나의 사과를 놓고 경쟁하며, 마지막 한 마리가 남을 때까지 진행됩니다.

[05:14] 짧은 프롬프트로 약 5,000개의 토큰을 생성하는 인상적인 성능을 보여주며, Gemini 1.5 Pro와 비교했을 때 2.0의 생성 속도가 더 빠릅니다.

[06:17] Gemini 2.0 Pro 모델과 이전 모델의 토큰 생성량을 비교해보니, 이전 모델은 982개 토큰을 생성한 반면,

[06:40] Gemini 2.0 Pro는 더 빠른 생성 속도와 함께 2,000개 이상의 토큰을 생성하며, 더 깊은 추론과 긴 사고 과정을 보여줍니다.

[07:20] 간단한 논문 작성 요청에도 모델은 다양한 옵션을 제시하고, 초록과 서론을 포함한 완성도 높은 6,000토큰의 논문을 생성했습니다.

[08:00] Paige Bailey의 회전하는 육각형 코드를 기반으로, Gemini 2.0 Thinking 모델을 사용해 더 발전된 버전을 만들었습니다.

[08:40] 원본 코드에 Pygame 컨트롤을 추가하여 공의 개수와 회전 속도를 조절할 수 있는 기능을 성공적으로 구현했습니다.

[00:09:00] 추가 데모, 코드 실행 및 출시 정보

추가 데모로서 바운싱 볼(Python) 코드를 통해 수정 및 기능 추가 사례를 소개합니다. 출시 정보와 Vertex를 통한 배포, 가격 정책에 대한 언급으로 마무리합니다.

[09:35] 공 튀기기 프로젝트의 다음 단계로 다른 색상의 공을 만드는 것을 고려하며, 현재까지의 개발을 성공적이라고 평가합니다.

[09:44] 이 모델의 주요 특징 중 하나는 기존 코드를 반복적으로 개선하고 발전시킬 수 있는 능력이며, p5js 등을 사용한 다양한 공 튀기기 실험을 통해 이를 확인했습니다.

[09:59] 단일 프롬프트로 6,000개의 토큰을 생성할 수 있는 놀라운 능력을 보여주며, 코드 생성 속도도 매우 빠릅니다.

[10:45] 새로운 Gemini 2.0 모델은 코딩뿐만 아니라 이미지와 오디오 출력도 지원할 예정이며, 2.0 Flash와 Pro 모델 모두에 이러한 기능이 추가될 것입니다.

[11:10] 2.0 Pro 모델은 2백만 토큰 입력을 처리할 수 있으며, Flashlight 모델은 빠른 텍스트 처리에 특화된 경제적인 옵션으로 제공됩니다.