2023년 구글 I/0 콘퍼런스에서 공개된 팜2(PaLM 2) 및 키노트 영상

2023년 구글 I/O 개최~!

 

구글은 매년 개발자 콘퍼런스를 개최합니다. 약자로 ‘구글 I/O’ 라고 부르는데요.

구글은 인터넷 기술과 AI 분야의 최강자인만큼 매년 구글이 개최하는 이 행사에서 소개되는 신기술을 세계가 주목하곤 합니다. 2008년 시작해 올해 벌써 15년차를 맞았습니다. 올해 행사에서 구글은 마이크로소프트를 의식한 듯 작심하고 인공지능을 대대적으로 선보였습니다. 올해는 어떤 신기술을 들고 나왔을까요?

 

 

저는 구글의 뉴스 레터를 메일링중인데, 며칠전 새로운 메일 한 통 날라왔습니다.

바로 구글의 올해 I/O에서 소개되는 신기술을 소개하는 메일이었습니다. 가장 특이할 만한 사항으로 저는 구글이 이번에 공개한 ‘PaLM 2’ 에 주목했습니다.

 

 

구글이 올해 개발자 콘퍼런스에서 공개한 초거대인공지능 팜2(Palm 2)

 

 

최근 MS가 오픈AI와 손잡고 챗GPT를 개발하는 등 생성형 인공지능 분야에서 구글을 제치는 모습을 보여줬잔아요. 그래서 구글은 그 어느때보다 위기의 심각성을 인지고하고 발빠르게 대처하려는 모습을 보이고 있습니다.

 

 

이번에 공개된 ‘PaLM 2’ 는 초거대인공지능입니다. 팜2(PaLM)와 이를 기반으로 한 바드, 그리고 다시 이를 접목한 새로운 검색 엔진을 선보였습니다. 음, 좀 쉽게 표현해보자면 다양한 인공지능 프로그램을 개발하는데 필요한 기본 엔진이 되는 인공지능이라고 할까요? 챗GPT 역시 대화형 생성형 인공지능 프로그램인데, 이 프로그램엔 기본은 바로 ‘GPT’ 라고 볼 수 있는 것입니다.

 

 

그럼 이날 구글이 공개한 팜2는 어떤 기능을 갖추고 있을까요?

팜2인만큼 그전 버전보다 많이 좋아지고 개선되었을 것이라고 생각됩니다.

그럼 한번 구글의 이야기를 들어볼까요?

 

 

2023년 구글 I/O 키노트 영상 10분 요약본~!

 

 

더욱 진화하고 발전한 초거대인공지능 팜2

 

그동안 구글은 팜2 개발을 위해 ‘유니파이드 언어 모델’이란 프로젝트명을 남몰래 진행했고, 그 결과를 작년 4월 팜이라는 이름으로 선보였습니다. 이어 올해 3월에는 팜을 활용해 텍스트와 이미지, 동영상 등을 생성할 수 있는 응용프로그램 인터페이스(API)를 공개했는데, 이번 행사에서는 한 단계 더 진화된 초거대인공지능을 선보였습니다.

 

 

#초거대인공지능이란?

인간 두뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터수가 10억개 이상인 인공지능입. 파라미터가 클수록 연산 능력이 뛰어나다. 또 이를 다양하게 응용 가능하다. 챗GPT는 파라미터수 1750억개에 달하는 GPT-3.5가 베이스다. 그런데, 팜2의 파라미터수는 무려 GPT-3.5의 3배 이상이다.

 

*구글 팜2: 5400억개

*엔비디아: 5300억개

*오픈AI GPT-3.5: 1750억개

*메타 라마: 650억개

 

 

또한 팜2는 다양하게 응용이 가능하여 다이내믹한 엔진입니다.

따라서 필요한 상황에 맞춰 파라미터수를 달리할 수 있다고 합니다. 파라미터수가 크면 서버 비용이 많이 들어가기 때문에, 맞춤형으로 제공할 수 있다는 뜻입니다. 구글은 크게 4가지의 종류로 파라미터수를 다르게 만들었는데, 가장 작은 수부터 Gecko(도마뱀), Otter(해달), Bison(들소), Unicorn(유니콘)이라는 별칭을 붙였습니다. 별칭도 참 재미있게 만들었네요~ 안드로이드 버전이 간식들의 이름인 것처럼 말이에요. 😁

 

 

초거대인공지능 팜2의 활용 분야

 

팜2의 용도는 다양합니다. 예를 들어 Med-PaLM2 가 대표적이라고 합니다.

이 인공지능은 미국 의료 면허 시험 질문을 통과했다고 하네요. 또 영상에서 정보를 합성하고, 이 결과를 방사선 전문의에게 해석하고 전달해줍니다.

 

 

구글에 따르면 팜2는 다음과 같이 활용될 수 있다고 해요.

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* PaLM 2의 향상된 다국어 기능을 통해 Bard와 연계해 새로운 언어로 확장할 수 있습니다. 또한 보다 개선된 코딩 작업에 도움이 될 수 있습니다. 

 

* Gmail 및 Google 문서도구로 작성하고 Google 스프레드시트에서 정리하는 데 도움이 되는 워크스페이스 기능은 모두 PaLM 2의 기능을 활용하여 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다.

 

 

* 의학 지식을 갖춘 건강 연구 팀에 의해 훈련된 Med-PaLM 2는 다양하고 심도깊은 의학 텍스트의 질문에 답하고 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 의료 역량에서 최첨단 결과를 달성했으며 미국 의료 면허 시험 스타일 문제에서 전문가 수준에서 수행한 최초의 대규모 언어 모델입니다. 즉, 의료 면허 시험의 질문에 성공적으로 답했다는 뜻.

 

 

* 또한 팜2는 환자의 치료를 개선하기 위해 엑스레이 및 유방 조영술과 같은 정보를 합성하는 다중 모드 기능을 추가하고 있습니다. Med-PaLM 2는 안전하고 유용한 사용 사례를 식별하기 위해 올 여름 후반에 소규모 클라우드 고객 그룹을 대상으로 피드백을 받을 예정입니다.

 

 

* Sec-PaLM은 보안 사용 사례에 대해 교육된 PaLM 2의 특수 버전이며 사이버 보안 분석에 큰 도움이 될 것입니다. Google Cloud를 통해 사용할 수 있는 이 솔루션은 AI를 사용하여 잠재적인 악성 스크립트의 동작을 분석 및 설명하고, 전례 없는 시기에 어떤 스크립트가 실제로 사람과 조직에 위협이 되는지 더 잘 감지합니다.

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또한 팜2는 100개의 언어를 지원하는데, 즉시 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

팜2를 생성형 인공지능인 바드(Bard)에 연동해 서비스로 선보입니다. 바드는 그동안 영어 서비스만 제공하고 있었는데, 앞으로 180개국에서 40개 언어를 지원합니다. 이날 행사에서 한국어와 일본어를 먼저 제공하겠다고 말했습니다. 우리나라가 포함되어 있다니 왠지 뿌듯하네요.

 

 

코딩 기능도 대대적으로 업데이트 했습니다. 한국어로 코딩을 생성하는 기술을 시연하기도 했습니다. 또 챗GPT와 달리 소스의 출처를 표기하고, 내보내기 버튼이 있어 구글 코랩(Colab)으로 코드를 내보낼 수 있도록 했습니다.

 

 

또 이미지를 검색해 답변할 수 있도록 했습니다.

예를 들어 이용자가 “뉴올리언스에서 꼭 가봐야하는 관광명소가 어디인가요?”라고 물어보면, 바드는 관련된 이미지까지 검색해 답변에 포함한다고 합니다.

 

 

디자인 도구 빅테크인 어도비와 협력도 선언했습니다. 텍스트로 고품질 이미지를 생성할 수 있는데, 전부 저작권이 있는 데이터로 학습했다고 합니다. 어도비 익스프레스를 활용해 이미지를 수정하거나 기존 디자인에 추가할 수도 있습니다.

 

 

팜2의 한국어 실력은 어느정도일까?

 

챗GPT는 매우 뛰어난 영어 실력을 자랑하지만, 한국어 능력은 매우 별로입니다.

전체 데이터 학습량 가운데 영어 비중이 무려 97%에 달하고, 한국어는 0.02%인 것으로 알려졌습니다. 최근 보도된 바에 따르면 챗GPT, MS 빙 챗봇, 바드 세 가지를 통해 한국어로 여러 가지 질문을 해보았는데, MS 빙 챗봇과 바드는 올바른 답변을 할 확률이 높았는데, 챗GPT 의 경우 한국어 질문에 엉뚱한 답변을 내놓기도 했다고 합니다.

 

 

또한 다음과 같이 김소월의 시를 누가 더 잘 짓나를 테스트해보기도 했는데요.

김소월 시의 특징은 두 가지 입니다. 운율을 이루는 기본 단위를 3음보로 하고, 한국의 한을 매우 잘 표현합니다. 결과는 아래 사진과 같습니다. 왼쪽은 바드, 오른쪽은 챗GPT의 작품입니다.

 

 

자료 출처: 매일경제 신문사 미라클레터

 

 

그런데, 왜 구글은 이날 행사에서 팜2 서비스를 한국과 일본에 먼저 선보인 것일까요?

세계적으로 인구가 많은 나라는 중국이나 인도일텐데 말입니다. 전문가들은 이것을 두고 이렇게 추론합니다. 중국의 경우 최대 인공지능 스타트업 센스타임이 ‘센스챗’을, 중국 최대 검색엔진 바이두가 ‘어니봇’을 이미 선보였습니다. 하지만 한국은 네이버와 카카오, LG, KT, SKT 등이 뛰어들었지만 아직 제대로 된 생성형 인공지능이 나오질 않았습니다. 한국의 수많은 빅테크 기업들이 한국어 대규모 언어모델을 만든다고 했는데, 바드 수준 이상으로 나오지 않으면 인정받기 어려울 것 같습니다. 그러니까 한 마디로 선빵을 날리겠다는 것입니다. 우리나라의 IT 기술력도 매우 뛰어나기 때문에 이러한 생성형 인공지능 시장에서 한국 기업들에게 기회를 내주지 않겠다는 의도입니다. 우리나라 기업들도 인공지능 분야에서 뒤쳐지면 안되겠어요.