TL;DR

이 연구를 시작하게 된 배경과 동기는 무엇입니까?

대규모 언어 모델의 발전은 인공지능 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔지만, 기존 모델들은 여전히 단일 모달리티(주로 텍스트)에 국한되어 있었습니다. 텍스트만을 처리하는 모델은 인간의 복합적인 인지 능력을 완전히 반영하지 못한다는 근본적인 한계가 있었습니다. Google 연구팀은 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트를 동시에 이해하고 추론할 수 있는 진정한 멀티모달 모델의 필요성을 인식했습니다.

기존 대규모 언어 모델들은 각 모달리티를 별도로 처리하거나 제한된 방식으로만 통합했기 때문에, 인간과 유사한 종합적인 이해와 추론이 불가능했습니다. 연구팀은 모달리티 간 깊은 상호작용과 통합적 추론이 가능한 새로운 접근법을 개발함으로써 인공지능의 인지적 능력을 근본적으로 확장하고자 했습니다.

이 연구에서 제시하는 새로운 해결 방법은 무엇입니까?

Gemini 모델 패밀리는 처음부터 멀티모달 처리를 위해 설계된 혁신적인 신경망 아키텍처를 제안합니다. 기존 트랜스포머 디코더 구조를 기반으로 하되, 이미지, 오디오, 비디오 데이터를 네이티브하게 처리할 수 있도록 근본적으로 재설계했습니다. 특히 멀티 쿼리 어텐션과 이산 이미지 토큰 같은 혁신적인 기술을 도입하여 모달리티 간 원활한 정보 교환과 추론을 가능하게 했습니다.

Ultra, Pro, Nano의 세 가지 크기로 구성된 Gemini 모델 패밀리는 각기 다른 계산 요구사항과 애플리케이션에 최적화되어 있습니다. 특히 Ultra 모델은 고도로 복잡한 멀티모달 작업을 수행할 수 있도록 설계되었으며, 32,768 토큰의 긴 컨텍스트 길이를 지원하여 더욱 풍부하고 복합적인 입력 처리를 가능하게 합니다.

제안된 방법은 어떻게 구현되었습니까?

Gemini 모델의 구현은 Google의 대규모 TPU 인프라를 활용한 정교한 분산 훈련 시스템을 통해 이루어졌습니다. 연구팀은 결정론적 재생 및 인메모리 모델 상태 복사와 같은 혁신적인 시스템 엔지니어링 기법을 도입하여 대규모 모델 훈련의 안정성과 효율성을 크게 향상시켰습니다. 특히 Silent Data Corruption 문제를 해결하기 위한 능동적 스캐닝 메커니즘을 개발했습니다.

데이터 큐레이션 과정에서는 웹 문서, 도서, 코드, 이미지, 오디오, 비디오 데이터를 포괄적으로 수집하고 엄격한 품질 필터링을 적용했습니다. SentencePiece 토크나이저를 사용하여 다국어 환경에서도 효과적인 토큰화를 수행했으며, 데이터 오염을 방지하기 위해 평가 데이터셋을 사전에 제거하는 철저한 접근법을 채택했습니다.

이 연구의 결과가 가지는 의미는 무엇입니까?

Gemini Ultra 모델은 32개 벤치마크 중 30개에서 최신 기술 수준을 달성하며 획기적인 성과를 보여주었습니다. 특히 MMLU 벤치마크에서 90.04%의 정확도로 인간 전문가 수준을 능가했으며, 이미지 이해, 코딩, 다국어 작업 등 다양한 영역에서 탁월한 성능을 입증했습니다. 이는 멀티모달 AI 시스템의 새로운 가능성을 열어주는 중요한 이정표입니다.

더욱 중요한 것은 Gemini 모델이 단순한 성능 향상을 넘어 AI의 근본적인 인지적 능력을 확장했다는 점입니다. 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트를 통합적으로 처리하고 추론할 수 있는 능력은 교육, 과학 연구, 창의적 작업 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 제시합니다. 동시에 연구팀은 책임감 있는 AI 개발을 위해 광범위한 안전성 평가와 윤리적 고려사항을 철저히 검토했습니다.

Gemini: 고도로 능력 있는 멀티모달 모델 패밀리

초록

Google에서 개발한 Gemini는 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 이해 전반에 걸쳐 놀라운 능력을 보여주는 새로운 멀티모달 모델 패밀리입니다. Gemini 패밀리는 복잡한 추론 작업부터 온디바이스 메모리 제약 환경까지 다양한 애플리케이션에 적합한 Ultra, Pro, Nano 세 가지 크기로 구성되어 있습니다.

광범위한 벤치마크 평가 결과, 가장 강력한 Gemini Ultra 모델은 32개 벤치마크 중 30개에서 최신 기술 수준을 향상시켰으며, 특히 잘 연구된 시험 벤치마크인 MMLU에서 인간 전문가 수준의 성능을 달성한 최초의 모델이 되었습니다. 또한 검토된 20개의 멀티모달 벤치마크 모두에서 최신 기술 수준을 개선했습니다.

Gemini 패밀리의 새로운 크로스 모달 추론 및 언어 이해 능력은 다양한 사용 사례를 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 연구진은 Gemini, Gemini Advanced, Google AI Studio, Cloud Vertex AI 등의 서비스를 통해 사용자에게 Gemini 모델을 책임감 있게 사후 훈련하고 배포하는 접근 방식에 대해 논의합니다.

서론

Google에서 개발된 고도로 능력 있는 멀티모달 모델 패밀리인 Gemini를 소개합니다. Gemini 모델은 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 데이터에 걸쳐 공동으로 훈련되어 모달리티 전반에 걸친 강력한 일반화 능력과 각 도메인에서의 최첨단 이해 및 추론 성능을 모두 갖춘 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다.

Gemini 모델 패밀리 구성

첫 번째 버전인 Gemini 1.0은 세 가지 크기로 제공됩니다. Ultra는 고도로 복잡한 작업을 위해 설계되었으며, Pro는 대규모 배포에서 향상된 성능과 배포 가능성을 제공하고, Nano는 온디바이스 애플리케이션을 위해 최적화되었습니다. 각 크기는 서로 다른 계산 제약과 애플리케이션 요구사항을 해결하도록 특별히 맞춤화되었습니다.

대규모 사전 훈련 후, 전체적인 품질을 개선하고 목표 능력을 향상시키며 정렬 및 안전 기준을 충족하도록 모델을 사후 훈련합니다. 다운스트림 애플리케이션의 다양한 요구사항으로 인해 두 가지 사후 훈련된 Gemini 모델 패밀리 변형을 제작했습니다.

Gemini Apps 모델은 이전에 Bard로 알려진 대화형 AI 서비스인 Gemini와 Gemini Advanced를 위해 최적화된 채팅 중심 변형입니다. Gemini API 모델은 다양한 제품을 위해 최적화된 개발자 중심 변형으로, Google AI Studio와 Cloud Vertex AI를 통해 접근할 수 있습니다.

성능 평가 및 벤치마크 결과

언어, 코딩, 추론, 멀티모달 작업을 포괄하는 광범위한 내부 및 외부 벤치마크 모음에서 사전 훈련 및 사후 훈련된 Gemini 모델의 성능을 평가했습니다. Gemini 패밀리는 대규모 언어 모델링(Anil et al., 2023; Brown et al., 2020; Chowdhery et al., 2023; Hoffmann et al., 2022; OpenAI, 2023a; Radford et al., 2019; Rae et al., 2021), 이미지 이해(Alayrac et al., 2022; Chen et al., 2022; Dosovitskiy et al., 2020; OpenAI, 2023b; Reed et al., 2022; Yu et al., 2022a), 오디오 처리(Radford et al., 2023; Zhang et al., 2023), 비디오 이해(Alayrac et al., 2022; Chen et al., 2023)에서 최신 기술 수준을 발전시킵니다.

또한 시퀀스 모델(Sutskever et al., 2014), 신경망 기반 딥러닝의 오랜 연구 역사(LeCun et al., 2015), 대규모 훈련을 가능하게 하는 머신러닝 분산 시스템(Barham et al., 2022; Bradbury et al., 2018; Dean et al., 2012)의 연구 성과를 기반으로 구축되었습니다.

주요 성과 및 혁신

가장 강력한 모델인 Gemini Ultra는 보고된 32개 벤치마크 중 30개에서 새로운 최신 기술 수준의 결과를 달성했습니다. 이는 인기 있는 텍스트 및 추론 벤치마크 12개 중 10개, 이미지 이해 벤치마크 9개 중 9개, 비디오 이해 벤치마크 6개 중 6개, 음성 인식 및 음성 번역 벤치마크 5개 중 5개를 포함합니다.

특히 Gemini Ultra는 지식과 추론을 테스트하는 시험 모음인 저명한 벤치마크 MMLU(Hendrycks et al., 2021a)에서 90% 이상의 점수로 인간 전문가 수준의 성능을 달성한 최초의 모델입니다.

텍스트를 넘어서, Gemini Ultra는 도전적인 멀티모달 추론 작업에서 주목할 만한 발전을 이루었습니다. 예를 들어, 대학 수준의 주제 지식과 신중한 추론이 필요한 다학제 작업의 이미지에 대한 질문으로 구성된 최근 MMMU 벤치마크(Yue et al., 2023)에서 Gemini Ultra는 62.4%의 새로운 최신 기술 수준 점수를 달성하여 이전 최고 모델을 5퍼센트 포인트 이상 능가했습니다.

멀티모달 추론 능력의 실제 적용

그림 1에서 보여주는 교육 환경의 예시를 고려해보겠습니다. 교사가 스키어가 경사면을 내려가는 물리학 문제를 그렸고, 학생이 이에 대한 해답을 작성했습니다. Gemini 모델의 멀티모달 추론 능력을 사용하여, 모델은 지저분한 손글씨를 이해하고, 문제 설정을 올바르게 파악하며, 문제와 해답을 모두 수학적 조판으로 변환하고, 학생이 문제를 해결하는 과정에서 잘못된 추론 단계를 식별한 다음, 올바른 해답을 단계별로 제시할 수 있습니다.

이는 흥미진진한 교육적 가능성을 열어주며, Gemini 모델의 새로운 멀티모달 및 추론 능력이 많은 분야에서 극적인 응용을 가질 것으로 믿습니다.

복합 추론 시스템과 AlphaCode 2

대규모 언어 모델의 추론 능력은 더 복잡한 다단계 문제를 해결할 수 있는 일반화 에이전트 구축에 대한 가능성을 보여줍니다. AlphaCode 팀은 Gemini 모델의 추론 능력을 검색 및 도구 사용과 결합하여 경쟁 프로그래밍 문제 해결에 뛰어난 성능을 보이는 새로운 Gemini 모델 기반 에이전트인 AlphaCode 2(Leblond et al, 2023)를 구축했습니다.

AlphaCode 2는 Codeforces 경쟁 프로그래밍 플랫폼에서 상위 15% 내에 랭크되어, 상위 50%에 있던 최신 기술 수준의 전작(Li et al., 2022)에 비해 큰 개선을 보였습니다.

효율성의 발전: Gemini Nano

동시에 온디바이스 배포를 목표로 하는 소형 모델 시리즈인 Gemini Nano로 효율성의 최전선을 발전시켰습니다. 이러한 모델들은 요약, 독해, 텍스트 완성 작업과 같은 온디바이스 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 크기에 비해 추론, STEM, 코딩, 멀티모달, 다국어 작업에서 인상적인 능력을 보여줍니다.

다음 섹션에서는 먼저 모델 아키텍처, 훈련 인프라, 사전 훈련 데이터셋에 대한 개요를 제공합니다. 그 다음 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오를 포괄하는 잘 연구된 벤치마크에서 사전 훈련 및 사후 훈련된 Gemini 모델 패밀리의 상세한 평가를 제시하며, 여기에는 영어 성능과 다국어 능력이 모두 포함됩니다.

이어서 사후 훈련에 대한 접근 방식을 논의하고, Gemini Apps와 Gemini API 모델 변형의 공통점과 차이점을 강조하며, 주요 능력에 대한 성능을 벤치마크합니다. 책임감 있는 배포가 중요합니다. 배포 결정 전에 영향 평가, 모델 정책 개발, 평가 및 피해 완화를 위한 프로세스를 설명합니다.

마지막으로 Gemini 모델의 광범위한 함의, 잠재적 응용과 함께 한계를 논의하여 AI 연구 및 혁신의 새로운 시대를 위한 길을 열어갑니다.

모델 아키텍처

Gemini 모델은 Vaswani et al.에서 제안된 트랜스포머 디코더를 기반으로 구축되었으며, 대규모 안정적 훈련과 Google의 Tensor Processing Unit(TPU)에서의 최적화된 추론을 가능하게 하는 아키텍처 및 모델 최적화 개선사항들이 적용되었습니다.

트랜스포머 기반 아키텍처의 핵심 원리

트랜스포머 아키텍처는 순환 신경망이나 합성곱 신경망 없이 오직 어텐션 메커니즘만을 사용하는 혁신적인 접근법입니다. 이 구조의 핵심은 입력 시퀀스의 모든 위치 간의 관계를 동시에 계산할 수 있다는 점입니다. 마치 여러 사람이 동시에 대화하는 상황에서 각자가 다른 모든 사람의 말을 동시에 듣고 이해하는 것과 같습니다.

Gemini에서 사용되는 트랜스포머 디코더는 다음과 같은 수학적 구조를 가집니다.

여기서 $Q$는 쿼리(Query), $K$는 키(Key), $V$는 값(Value) 행렬이며, $d_k$는 키의 차원입니다. 이 공식은 각 위치에서 다른 모든 위치에 얼마나 주의를 기울일지를 계산합니다.

효율적인 어텐션 메커니즘

Gemini 모델은 32k 컨텍스트 길이를 지원하도록 훈련되었으며, Shazeer에서 제안된 멀티 쿼리 어텐션(multi-query attention)과 같은 효율적인 어텐션 메커니즘을 사용합니다.

멀티 쿼리 어텐션의 핵심 아이디어는 메모리 대역폭 요구사항을 줄이는 것입니다. 기존의 멀티 헤드 어텐션에서는 각 헤드마다 별도의 키와 값 텐서를 사용했지만, 멀티 쿼리 어텐션에서는 모든 헤드가 키와 값 텐서를 공유하면서 쿼리만 헤드별로 다르게 사용합니다. 이는 마치 여러 명의 질문자가 같은 데이터베이스를 공유하면서 각자 다른 관점으로 질문하는 것과 같습니다.

수학적으로 표현하면: \(\mathbf{Q}_i = \mathbf{x} \mathbf{P}_{q_i}, \quad \mathbf{K} = \mathbf{M} \mathbf{P}_k, \quad \mathbf{V} = \mathbf{M} \mathbf{P}_v\)

여기서 $i$는 헤드 인덱스이고, 키 $\mathbf{K}$와 값 $\mathbf{V}$는 모든 헤드에서 공유됩니다.

Gemini 모델 패밀리 구성

Gemini 1.0은 다양한 애플리케이션을 지원하기 위해 세 가지 주요 크기로 구성됩니다.

멀티모달 입출력 처리

Gemini 모델의 가장 혁신적인 특징 중 하나는 텍스트 입력과 함께 자연 이미지, 차트, 스크린샷, PDF, 비디오 등 다양한 오디오 및 시각적 입력이 인터리브된 형태로 처리할 수 있다는 점입니다. 또한 텍스트와 이미지 출력을 모두 생성할 수 있습니다.

이러한 시각적 인코딩은 Flamingo, CoCa, PaLI에서의 기초 연구에서 영감을 받았습니다. 특히 중요한 차이점은 Gemini 모델이 처음부터 멀티모달로 설계되었으며, Ramesh et al.과 Yu et al.에서 제안된 이산 이미지 토큰을 사용하여 네이티브하게 이미지를 출력할 수 있다는 점입니다.

이산 이미지 토큰의 작동 원리

이산 이미지 토큰 방식은 연속적인 픽셀 값을 가진 이미지를 텍스트 토큰과 유사한 이산적인 토큰 시퀀스로 변환하는 기술입니다. 이는 마치 그림을 단어로 설명하는 것이 아니라, 그림 자체를 특별한 "시각적 단어들"의 조합으로 표현하는 것과 같습니다.

수학적으로, 이미지 $I \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}$는 토큰 시퀀스 $t_1, t_2, …, t_n$으로 변환되며, 여기서 각 $t_i$는 미리 정의된 코드북에서 선택된 이산 토큰입니다. 이 과정은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.

여기서 $\mathcal{V}_{\text{visual}}$은 시각적 토큰의 어휘집합입니다.

비디오 및 오디오 처리

비디오 이해는 대용량 컨텍스트 윈도우에서 비디오를 프레임 시퀀스로 인코딩하여 수행됩니다. 비디오 프레임이나 이미지는 모델 입력의 일부로 텍스트나 오디오와 자연스럽게 인터리브될 수 있습니다. 이는 마치 사람이 영화를 보면서 동시에 대화를 듣고 자막을 읽는 것처럼, 여러 모달리티의 정보를 동시에 처리하는 것과 같습니다.

모델은 세밀한 이해가 필요한 작업에 더 많은 계산을 투입하기 위해 가변 입력 해상도를 처리할 수 있습니다. 또한 Gemini 모델은 Zhang et al.의 Universal Speech Model(USM) 특성을 사용하여 16kHz에서 오디오 신호를 직접 수집할 수 있습니다.

USM 기반 오디오 처리의 기술적 세부사항

USM은 100개 이상의 언어를 지원하는 대규모 자동 음성 인식 시스템으로, BEST-RQ라는 확장 가능한 자기 지도 사전 훈련 방법을 사용합니다. 이 방법은 BERT 스타일의 마스크된 예측 작업과 랜덤 프로젝션 양자화를 결합하여 매우 큰 데이터셋과 모델 크기로 효과적으로 확장할 수 있습니다.

오디오가 단순히 텍스트 입력으로 매핑될 때 일반적으로 손실되는 뉘앙스를 모델이 포착할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 말하는 사람의 감정, 억양, 배경 소음 등의 정보가 보존됩니다.

훈련 혁신과 인프라 확장성

Gemini 모델 패밀리를 훈련하기 위해서는 훈련 알고리즘, 데이터셋, 인프라에서의 혁신이 필요했습니다. Pro 모델의 경우, 인프라와 학습 알고리즘의 고유한 확장성 덕분에 Ultra 모델 리소스의 일부만을 활용하여 몇 주 만에 사전 훈련을 완료할 수 있었습니다.

Nano 시리즈 모델들은 증류 및 훈련 알고리즘의 추가적인 발전을 활용하여 요약 및 독해와 같은 다양한 작업에서 최고 수준의 소형 언어 모델을 생산합니다. 이러한 모델들은 차세대 온디바이스 경험을 지원합니다.

모델 아키텍처의 혁신적 특징

Gemini의 아키텍처적 혁신은 단순히 기존 트랜스포머를 확장한 것이 아니라, 멀티모달 처리를 위한 근본적인 재설계를 포함합니다. 모델은 처음부터 다양한 모달리티를 통합적으로 처리하도록 설계되었으며, 이는 각 모달리티를 별도로 처리한 후 결합하는 기존 접근법과는 근본적으로 다릅니다.

이러한 통합적 접근법은 모달리티 간의 복잡한 상호작용을 학습할 수 있게 하며, 예를 들어 이미지의 시각적 내용과 텍스트의 의미적 내용 사이의 미묘한 관계를 이해할 수 있습니다. 이는 단순한 이미지 캡셔닝을 넘어서 진정한 멀티모달 추론을 가능하게 합니다.

훈련 인프라

Gemini 모델 패밀리의 훈련을 위해서는 전례 없는 규모의 컴퓨팅 인프라가 필요했습니다. 이 섹션에서는 Gemini 모델들이 어떻게 대규모 TPU 클러스터에서 안정적으로 훈련되었는지, 그리고 이러한 규모에서 발생하는 새로운 기술적 도전들을 어떻게 해결했는지 살펴보겠습니다.

TPU 가속기 기반 훈련 시스템

Gemini 모델들은 모델 크기와 구성에 따라 TPUv5e와 TPUv4 가속기를 사용하여 훈련되었습니다. 특히 가장 강력한 모델인 Gemini Ultra는 Google이 소유한 대규모 TPUv4 가속기 플릿을 여러 데이터센터에 걸쳐 사용했습니다. 이는 이전 플래그십 모델인 PaLM-2에 비해 상당한 규모 증가를 나타내며, 새로운 인프라 도전과제들을 제시했습니다.

하드웨어 장애와 시스템 안정성의 도전

대규모 시스템에서는 하드웨어 장애가 불가피한 현실입니다. 가속기 수를 확장하면 전체 시스템에서 하드웨어의 평균 고장 간격(Mean Time Between Failure)이 비례적으로 감소합니다. 이는 마치 수천 개의 부품으로 구성된 복잡한 기계에서 부품 수가 늘어날수록 어딘가에서 고장이 날 확률이 높아지는 것과 같은 원리입니다.

연구팀은 계획된 재스케줄링과 선점(preemption)의 비율을 최소화했지만, 이러한 대규모에서는 진정한 기계 고장이 모든 하드웨어 가속기에서 일상적으로 발생합니다. 이는 단순히 소프트웨어적 문제가 아니라 물리적 하드웨어의 한계에서 비롯되는 근본적인 도전입니다.

SuperPod 아키텍처와 동적 토폴로지 재구성

TPUv4 가속기는 4096개의 칩으로 구성된 "SuperPod" 단위로 배포됩니다. 각 SuperPod는 전용 광학 스위치에 연결되어 있으며, 이 스위치는 4x4x4 칩 큐브를 임의의 3D 토러스 토폴로지로 약 10초 내에 동적으로 재구성할 수 있습니다.

이러한 동적 재구성 능력은 TPUv4 논문에서 소개된 광학 회로 스위칭(Optical Circuit Switching, OCS) 기술을 기반으로 합니다. OCS는 3D MEMS 미러를 사용하여 TPUv4 슈퍼컴퓨터의 상호연결 토폴로지를 동적으로 재구성할 수 있게 해주며, 이를 통해 성능, 가용성, 확장성을 향상시킵니다.

Gemini Ultra의 경우, 연구팀은 핫 스탠바이(hot standby)와 롤링 유지보수를 위해 슈퍼팟당 소수의 큐브를 보유하기로 결정했습니다. 이는 시스템의 안정성을 보장하면서도 최대한의 컴퓨팅 자원을 활용하기 위한 전략적 선택이었습니다.

다중 데이터센터 네트워킹과 통신 패러다임

TPU 가속기들은 주로 고속 칩 간 상호연결을 통해 통신하지만, Gemini Ultra 규모에서는 Google의 클러스터 내 및 클러스터 간 네트워크를 사용하여 여러 데이터센터의 SuperPod들을 결합해야 했습니다. 이는 Google의 데이터센터 네트워크 인프라에서 설명된 고급 네트워킹 기술들을 활용합니다.

Google의 네트워크 지연시간과 대역폭은 일반적으로 사용되는 동기식 훈련 패러다임을 지원하기에 충분하며, 이는 슈퍼팟 내에서는 모델 병렬성을, 슈퍼팟 간에서는 데이터 병렬성을 활용합니다. 이러한 하이브리드 병렬화 전략은 통신 오버헤드를 최소화하면서도 대규모 모델 훈련을 가능하게 합니다.

단일 컨트롤러 프로그래밍 모델의 혁신

JAX와 Pathways의 '단일 컨트롤러' 프로그래밍 모델은 단일 Python 프로세스가 전체 훈련 실행을 조율할 수 있게 해주어 개발 워크플로우를 극적으로 단순화합니다.

이 접근법의 핵심은 복잡한 분산 시스템을 마치 단일 컴퓨터에서 실행되는 것처럼 프로그래밍할 수 있다는 점입니다. 개발자는 수천 개의 가속기에 걸친 복잡한 통신 패턴을 직접 관리할 필요 없이, 고수준의 추상화를 통해 모델을 정의하고 훈련할 수 있습니다.

자동 병렬화와 컴파일러 최적화

XLA 컴파일러의 GSPMD 파티셔너는 훈련 단계 계산을 분할하고, MegaScale XLA 컴파일러 패스는 적절한 집합 연산(collective operations)을 정적으로 스케줄링하여 계산과 최대한 겹치도록 하며 단계 시간의 변동을 매우 적게 유지합니다.

GSPMD의 핵심 혁신은 사용자가 단일 디바이스용 프로그램을 작성하고 텐서 분산에 대한 주석을 제공하면, 컴파일러가 자동으로 계산 그래프를 등가의 병렬화된 버전으로 변환한다는 점입니다. 이는 다음과 같은 수학적 표현으로 이해할 수 있습니다.

여기서 $\mathbf{A}$와 $\mathbf{B}$가 입력 텐서이고 $\mathbf{C}$가 출력 텐서일 때, GSPMD는 각 텐서 차원의 분산을 자동으로 완성합니다. 예를 들어, 배치 차원에서의 데이터 병렬성과 특성 차원에서의 모델 병렬성을 결합하려면:

\(\mathbf{A} = \text{mesh_split}(\mathbf{A}, \text{mesh}, [0, -1])\) \(\mathbf{B} = \text{mesh_split}(\mathbf{B}, \text{mesh}, [-1, 1])\)

그러면 GSPMD가 출력 $\mathbf{C}$의 분산을 자동으로 완성합니다.

혁신적인 복구 메커니즘: 인메모리 모델 상태 복사

이러한 규모에서 높은 굿풋(goodput)을 유지하는 것은 지속적인 클러스터 저장소에 가중치를 주기적으로 체크포인팅하는 기존 접근법으로는 불가능했을 것입니다. Gemini 모델의 경우, 연구팀은 대신 모델 상태의 중복 인메모리 복사본을 활용했습니다.

이 혁신적인 접근법에서는 계획되지 않은 하드웨어 장애가 발생할 때, 손상되지 않은 모델 복제본에서 직접 빠르게 복구합니다. 이는 마치 중요한 문서를 여러 곳에 백업해두고, 한 곳에서 문제가 생기면 즉시 다른 백업에서 작업을 계속하는 것과 같은 원리입니다.

PaLM과 PaLM-2에 비해, 이 방법은 훨씬 더 큰 훈련 자원을 사용함에도 불구하고 복구 시간에서 상당한 속도 향상을 제공했습니다. 그 결과, 가장 큰 규모의 훈련 작업에서 전체 굿풋이 85%에서 97%로 증가했습니다.

Silent Data Corruption 문제와 해결책

전례 없는 규모에서의 훈련은 필연적으로 새롭고 흥미로운 시스템 장애 모드를 드러내며, 이 경우 해결해야 했던 문제 중 하나는 "Silent Data Corruption (SDC)"이었습니다.

Silent Data Corruption 연구에 따르면, SDC는 단순한 소프트 에러에 국한되지 않고 체계적인 하드웨어 문제로 인해 더 빈번하게 발생할 수 있습니다. 이러한 오류는 디바이스 에러, 초기 수명 장애, 성능 저하, 수명 종료 마모 등 네 가지 주요 범주의 하드웨어 결함으로 인해 발생할 수 있습니다.

SDC는 극히 드물지만, Gemini 모델의 규모에서는 매주 또는 격주마다 SDC 이벤트가 훈련에 영향을 미칠 것으로 예상할 수 있습니다. 이는 시스템 규모가 커질수록 개별 구성요소의 장애 확률이 누적되어 전체 시스템에서 장애가 발생할 가능성이 높아지기 때문입니다.

결정론적 재생과 능동적 스캐닝

결함이 있는 하드웨어를 신속하게 감지하고 제거하기 위해서는 잘못된 계산을 격리하기 위한 결정론적 재생(deterministic replay)을 활용하는 여러 가지 새로운 기법과, 유휴 기계와 핫 스탠바이에서의 능동적 SDC 스캐너가 필요했습니다.

결정론적 재생 기법은 동일한 입력에 대해 항상 동일한 출력을 생성하도록 보장함으로써, 하드웨어 장애로 인한 비정상적인 결과를 쉽게 식별할 수 있게 해줍니다. 이는 마치 같은 수학 문제를 여러 번 풀어서 다른 답이 나오면 계산 과정에 오류가 있음을 알 수 있는 것과 같은 원리입니다.

완전히 결정론적인 인프라는 Ultra 모델로 이어지는 개발 과정에서 근본 원인(하드웨어 장애 포함)을 신속하게 식별할 수 있게 해주었으며, 이는 안정적인 훈련을 위한 중요한 요소였습니다.

시스템 엔지니어링의 혁신

Gemini 훈련 인프라의 성공은 단순히 더 많은 하드웨어를 사용하는 것이 아니라, 대규모 시스템에서 발생하는 근본적인 도전과제들을 해결하는 혁신적인 시스템 엔지니어링 접근법에 있습니다. 동적 토폴로지 재구성, 인메모리 상태 복제, 결정론적 재생, 그리고 능동적 장애 감지의 조합은 이전에는 불가능했던 규모와 안정성을 달성할 수 있게 해주었습니다.

이러한 인프라 혁신들은 Gemini 모델의 뛰어난 성능을 가능하게 한 기술적 기반을 제공하며, 향후 더욱 대규모의 AI 모델 훈련을 위한 청사진을 제시합니다.

사전 훈련 데이터셋

Gemini 모델들은 멀티모달이면서 다국어를 지원하는 데이터셋으로 훈련되었습니다. 이 사전 훈련 데이터셋은 웹 문서, 도서, 코드 데이터를 사용하며, 이미지, 오디오, 비디오 데이터를 포함합니다. 이러한 포괄적인 데이터 구성은 Gemini 모델이 다양한 모달리티에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 기반을 제공합니다.

SentencePiece 토크나이저의 혁신적 활용

연구팀은 SentencePiece 토크나이저를 사용했으며, 전체 훈련 코퍼스의 대규모 샘플에서 토크나이저를 훈련시키는 것이 추론된 어휘를 개선하고 이후 모델 성능을 향상시킨다는 것을 발견했습니다. 이는 단순히 기존 토크나이저를 사용하는 것이 아니라, 실제 훈련 데이터의 특성을 반영한 맞춤형 토크나이저를 구축하는 접근법입니다.

SentencePiece의 핵심 장점은 언어 독립적인 서브워드 토크나이저로서 원시 문장에서 직접 훈련할 수 있다는 점입니다. 이는 특히 비라틴 문자 체계에서 중요한 의미를 가집니다. 예를 들어, Gemini 모델들은 비라틴 스크립트를 효율적으로 토크나이저할 수 있으며, 이는 모델 품질뿐만 아니라 훈련 및 추론 속도에도 도움이 됩니다.

SentencePiece의 수학적 표현은 다음과 같습니다.

여기서 $\text{Normalize}(.)$는 문자 정규화 함수이고, $\text{Encode}(.)$와 $\text{Decode}(.)$는 각각 서브워드 토크나이제이션과 디토크나이제이션 연산입니다. 이러한 무손실 토크나이제이션은 다양한 언어와 스크립트에서 일관된 성능을 보장합니다.

최적화된 토큰 수 결정 전략

가장 큰 모델들을 훈련하는 데 사용된 토큰 수는 Hoffmann et al.에서 제안된 접근법을 따라 결정되었습니다. 이 연구에서는 컴퓨팅 최적 대규모 언어 모델 훈련을 위한 방법론을 개발했으며, 모델 크기와 훈련 데이터를 공동으로 조정하는 것이 중요함을 보여주었습니다.

Hoffmann et al.의 핵심 발견은 컴퓨팅 최적 훈련을 위해서는 모델 크기와 훈련 토큰 수가 동등하게 확장되어야 한다는 것입니다. 즉, 모델 크기가 두 배가 될 때마다 훈련 토큰 수도 두 배가 되어야 합니다. 이는 다음과 같은 최적 할당 공식으로 표현됩니다.

여기서 $N$은 모델 파라미터 수, $D$는 훈련 토큰 수, $C$는 컴퓨팅 예산입니다.

소형 모델의 차별화된 훈련 전략

더 작은 모델들은 주어진 추론 예산에 대한 성능을 향상시키기 위해 상당히 더 많은 토큰으로 훈련됩니다. 이는 Touvron et al.에서 옹호된 접근법과 유사합니다. LLaMA 연구에서는 7B부터 65B 파라미터까지의 모델을 1.4T 토큰 이상의 대규모 데이터셋으로 훈련했으며, 이를 통해 더 작은 모델도 뛰어난 성능을 달성할 수 있음을 보여주었습니다.

이러한 접근법의 핵심 아이디어는 작은 모델이라도 충분한 데이터로 훈련하면 큰 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 낼 수 있다는 것입니다. 특히 온디바이스 배포나 제한된 컴퓨팅 환경에서는 이러한 효율적인 모델들이 매우 중요한 역할을 합니다.

포괄적인 데이터 품질 관리 시스템

연구팀은 모든 데이터셋에 품질 필터를 적용했으며, 휴리스틱 규칙과 모델 기반 분류기를 모두 사용했습니다. 이는 단순한 규칙 기반 필터링을 넘어서 학습된 모델을 활용한 지능적인 품질 평가를 의미합니다. 모델 기반 분류기는 텍스트의 품질, 관련성, 신뢰성을 자동으로 평가하여 고품질 데이터만을 선별할 수 있습니다.

또한 정책에 기반한 안전 필터링을 수행하여 유해한 콘텐츠를 제거했습니다. 이는 단순히 부적절한 언어를 걸러내는 것을 넘어서, 편견, 차별, 폭력적 내용 등 다양한 형태의 유해 콘텐츠를 체계적으로 식별하고 제거하는 과정입니다.

평가 무결성 보장을 위한 데이터 오염 방지

평가의 무결성을 유지하기 위해, 연구팀은 훈련 코퍼스에 있을 수 있는 평가 데이터를 검색하고 제거한 후 훈련에 데이터를 사용했습니다. 이는 현대 대규모 언어 모델 개발에서 매우 중요한 문제입니다. 만약 모델이 평가 데이터를 훈련 중에 본다면, 실제 성능보다 부풀려진 결과를 얻을 수 있기 때문입니다.

데이터 오염 방지 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 평가 벤치마크 식별: 사용될 모든 평가 데이터셋과 벤치마크를 미리 정의
2. 중복 검색: 훈련 데이터에서 평가 데이터와 유사하거나 동일한 내용 검색
3. 자동 제거: 발견된 중복 데이터를 훈련 코퍼스에서 자동으로 제거
4. 수동 검증: 중요한 벤치마크의 경우 수동으로 추가 검증 수행

데이터 혼합 최적화와 단계적 훈련 전략

최종 데이터 혼합과 가중치는 더 작은 모델에서의 절제 연구(ablation studies)를 통해 결정되었습니다. 이는 대규모 모델을 직접 실험하기에는 비용이 너무 크기 때문에, 작은 모델에서 다양한 데이터 혼합 비율을 테스트하고 그 결과를 바탕으로 최적의 구성을 찾는 효율적인 접근법입니다.

연구팀은 훈련 중 혼합 구성을 변경하는 단계적 훈련을 적용했습니다. 구체적으로는 훈련 후반부에 도메인 관련 데이터의 가중치를 증가시켰습니다. 이러한 접근법의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.

초기 단계: 다양한 도메인의 데이터를 균등하게 혼합하여 일반적인 언어 이해 능력을 구축합니다. 이는 마치 학생이 기초 교육을 받는 것과 같습니다.

후반 단계: 특정 도메인이나 작업에 더 관련성이 높은 데이터의 비중을 늘려 전문성을 강화합니다. 이는 전공 분야의 심화 학습과 유사합니다.

이러한 단계적 접근법은 다음과 같은 수학적 표현으로 나타낼 수 있습니다.

여기서 $w_i(t)$는 시간 $t$에서 도메인 $i$의 가중치, $w_{i,\text{base}}$는 기본 가중치, $\alpha_i$는 도메인별 조정 계수, $f(t)$는 시간에 따른 조정 함수입니다.

데이터 품질의 중요성과 미래 연구 방향

연구팀은 데이터 품질이 고성능 모델을 위한 중요한 요소라는 것을 발견했으며, 사전 훈련을 위한 최적의 데이터셋 분포를 찾는 것과 관련하여 많은 흥미로운 질문들이 남아있다고 믿고 있습니다. 이는 단순히 더 많은 데이터를 수집하는 것이 아니라, 어떤 종류의 데이터를 어떤 비율로 혼합할 것인지가 모델 성능에 결정적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다.

현재까지의 연구 결과는 다음과 같은 중요한 통찰을 제공합니다.

품질 대 양의 균형: 더 많은 데이터가 항상 더 나은 성능을 보장하지는 않으며, 고품질 데이터의 선별이 중요합니다.

도메인 다양성: 다양한 도메인의 데이터를 적절히 혼합하는 것이 일반화 성능에 도움이 됩니다.

시간적 최적화: 훈련 과정에서 데이터 혼합 비율을 동적으로 조정하는 것이 효과적입니다.

모달리티 통합: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 데이터를 효과적으로 통합하는 방법론이 멀티모달 모델의 성능을 좌우합니다.

이러한 발견들은 향후 대규모 멀티모달 모델 개발에서 데이터 큐레이션과 훈련 전략 설계에 중요한 지침을 제공합니다. 특히 Gemini와 같은 차세대 모델들이 더욱 정교한 데이터 관리 전략을 통해 인간 수준의 성능을 달성할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

평가

Gemini 모델들은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오에 걸쳐 공동으로 훈련된 네이티브 멀티모달 모델입니다. 이러한 공동 훈련이 각 도메인에서 강력한 능력을 가진 모델을 만들 수 있는지에 대한 중요한 질문이 있었는데, 연구팀은 이것이 가능함을 발견했습니다. Gemini 모델들은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 벤치마크의 광범위한 영역에서 새로운 최신 기술 수준을 설정했습니다.

텍스트 능력 평가

학술 벤치마크에서의 성능

연구팀은 사전 훈련 및 사후 훈련된 Gemini Pro와 Ultra 모델을 외부 대규모 언어 모델들과 이전 최고 모델인 PaLM 2와 비교하여 추론, 독해, STEM, 코딩을 다루는 일련의 텍스트 기반 학술 벤치마크에서 평가했습니다.

전반적으로 Gemini Pro는 GPT-3.5와 같은 추론 최적화 모델들을 능가하고 가장 강력한 모델들과 비교할 만한 성능을 보이며, Gemini Ultra는 현재의 모든 모델들을 능가하는 것으로 나타났습니다.

MMLU 벤치마크에서의 혁신적 성과

MMLU 벤치마크에서 Gemini Ultra는 90.04%의 정확도로 기존의 모든 모델을 능가했습니다. MMLU는 57개 과목에 걸친 지식을 측정하는 종합적인 시험 벤치마크입니다. 벤치마크 저자들이 측정한 인간 전문가 성능은 89.8%이며, Gemini Ultra는 이 임계값을 초과한 최초의 모델이 되었습니다. 이전 최신 기술 수준의 결과는 86.4%였습니다.

높은 성능을 달성하기 위해서는 법학, 생물학, 역사 등 많은 도메인에 걸친 전문 지식과 독해 및 추론 능력이 필요합니다. Gemini Ultra는 모델 불확실성을 고려하는 체인 오브 소트 프롬프팅 접근법과 결합하여 사용될 때 가장 높은 정확도를 달성했습니다.

이 접근법에서 모델은 k개의 샘플(예: 8개 또는 32개)로 체인 오브 소트를 생성합니다. 미리 설정된 임계값(검증 분할을 기반으로 선택됨) 이상의 합의가 있으면 이 답을 선택하고, 그렇지 않으면 체인 오브 소트 없이 최대 우도 선택을 기반으로 한 탐욕적 샘플로 되돌아갑니다.

수학 분야에서의 뛰어난 성능

모델의 분석 능력을 벤치마킹하는 데 일반적으로 사용되는 수학 분야에서 Gemini Ultra는 초등학교 시험과 경쟁 수준의 문제 세트 모두에서 강력한 성능을 보여주었습니다.

초등학교 수학 벤치마크인 GSM8K에서 Gemini Ultra는 체인 오브 소트 프롬프팅과 자기 일관성을 사용하여 94.4%의 정확도에 도달했으며, 이는 동일한 프롬프팅 기법을 사용한 이전 최고 정확도인 92%를 능가했습니다.

중고등학교 수학 경쟁에서 추출한 더 어려운 수학 문제들(MATH 벤치마크)에서도 유사한 긍정적 추세가 관찰되었으며, Gemini Ultra 모델은 4-shot 프롬프팅을 사용하여 53.2%에 도달하여 모든 경쟁 모델을 능가했습니다.

모델은 또한 American Mathematical Competitions에서 파생된 더욱 어려운 작업(2022년과 2023년의 150개 문제)에서도 최신 기술 수준을 능가했습니다. 더 작은 모델들은 이 도전적인 작업에서 무작위에 가까운 점수를 기록하는 반면, Gemini Ultra는 문제의 32%를 해결할 수 있었으며, 이는 GPT-4의 30% 해결률과 비교됩니다.

코딩 능력의 탁월함

Gemini Ultra는 현재 대규모 언어 모델의 인기 있는 사용 사례인 코딩에서도 뛰어난 성능을 보입니다. 연구팀은 많은 기존 및 내부 벤치마크에서 모델을 평가했으며, AlphaCode 2와 같은 더 복잡한 추론 시스템의 일부로서의 성능도 측정했습니다.

예를 들어, 함수 설명을 Python 구현으로 매핑하는 표준 코드 완성 벤치마크인 HumanEval에서 지시 조정된 Gemini Ultra는 문제의 74.4%를 올바르게 구현했습니다. 웹 누출이 없음을 보장하는 새로운 보류 평가 벤치마크인 Natural2Code에서 Gemini Ultra는 74.9%의 최고 점수를 달성했습니다.

능력 동향 분석

연구팀은 6가지 서로 다른 능력에서 50개 이상의 벤치마크로 구성된 종합적인 하네스에서 Gemini 모델 패밀리의 능력 동향을 조사했습니다. 이러한 능력들은 다음과 같습니다.

• 사실성: 개방형/폐쇄형 검색 및 질문 답변 작업
• 긴 컨텍스트: 장문 요약, 검색 및 질문 답변 작업
• 수학/과학: 수학적 문제 해결, 정리 증명, 과학 시험을 위한 작업
• 추론: 산술, 과학, 상식 추론이 필요한 작업
• 다국어: 여러 언어에서의 번역, 요약, 추론 작업

특히 추론, 수학/과학, 요약, 긴 컨텍스트에서 모델 크기 증가에 따른 일관된 품질 향상이 관찰되었습니다. Gemini Ultra는 6가지 능력 모두에서 최고의 모델입니다. Gemini 모델 패밀리에서 두 번째로 큰 모델인 Gemini Pro도 서비스하기에 훨씬 더 효율적이면서도 상당히 경쟁력이 있습니다.

Nano 모델의 온디바이스 성능

AI를 사용자에게 더 가깝게 가져오기 위해, 연구팀은 온디바이스 배포를 위해 설계된 Gemini Nano 1과 Nano 2 모델에 대해 논의합니다. 이러한 모델들은 작업별 미세 조정을 통해 요약 및 독해 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.

Nano-1과 Nano-2 모델 크기는 각각 1.8B와 3.25B 파라미터에 불과합니다. 크기에도 불구하고 사실성, 즉 검색 관련 작업에서 예외적으로 강력한 성능을 보이며, 추론, STEM, 코딩, 멀티모달 및 다국어 작업에서 상당한 성능을 보여줍니다.

새로운 능력이 더 광범위한 플랫폼과 디바이스 세트에서 접근 가능해짐에 따라, Gemini 모델들은 모든 사람에게 접근성을 확장합니다.

다국어 능력

Gemini 모델의 다국어 능력은 다국어 이해, 교차 언어 일반화, 여러 언어에서의 텍스트 생성이 필요한 다양한 작업 세트를 사용하여 평가되었습니다. 이러한 작업에는 기계 번역 벤치마크(고-중-저 자원 번역을 위한 WMT 23; 저자원 및 매우 저자원 언어를 위한 Flores, NTREX), 요약 벤치마크(XLSum, Wikilingua), 그리고 일반적인 벤치마크의 번역된 버전(11개 언어로 전문적으로 번역된 MGSM)이 포함됩니다.

기계 번역에서의 탁월한 성능

번역은 풍부한 역사를 가진 기계 학습의 표준 벤치마크입니다. 연구팀은 사후 훈련된 Gemini API Ultra 모델을 WMT 23 번역 벤치마크의 전체 언어 쌍 세트에서 퓨 샷 설정으로 평가했습니다.

전반적으로 Gemini Ultra(및 다른 Gemini 모델들)는 영어에서 다른 언어로의 번역에서 놀랍도록 우수한 성능을 보였으며, 고자원, 중자원, 저자원 언어에서 영어 외 번역 시 LLM 기반 번역 방법들을 능가했습니다.

WMT 23 영어 외 번역 작업에서 Gemini Ultra는 74.8의 평균 BLEURT 점수로 최고의 LLM 기반 번역 품질을 달성했으며, 이는 GPT-4의 73.6점, PaLM 2의 72.2점과 비교됩니다.

매우 저자원 언어에서도 Gemini Ultra는 Flores-200(Tamazight와 Kanure), NTREX(North Ndebele), 내부 벤치마크(Quechua)에서 샘플링된 언어들에서 1-shot 설정으로 27.0의 평균 chrF 점수를 달성했으며, 차선책인 PaLM 2-L은 25.3점을 달성했습니다.

다국어 수학 및 요약

번역을 넘어서, 연구팀은 Gemini 모델들이 다양한 언어에서 도전적인 작업을 얼마나 잘 수행하는지 평가했습니다. 수학 벤치마크 GSM8K의 번역된 변형인 MGSM을 구체적으로 조사한 결과, Gemini Ultra는 8-shot 설정에서 모든 언어에 걸쳐 평균 79.0%의 정확도를 달성하여 74.7%를 기록한 PaLM 2-L을 앞섰습니다.

다국어 요약 벤치마크인 XLSum과 WikiLingua에서도 Gemini 모델들을 벤치마킹했습니다. XLSum에서 Gemini Ultra는 PaLM 2의 15.4에 비해 17.6의 평균 rougeL 점수에 도달했습니다.

전반적으로 다양한 다국어 벤치마크 세트는 Gemini 패밀리 모델들이 광범위한 언어 커버리지를 가지고 있어 저자원 언어 지역에도 도달할 수 있음을 보여줍니다.

긴 컨텍스트 처리 능력

Gemini 모델들은 32,768 토큰의 시퀀스 길이로 훈련되었으며, 컨텍스트 길이를 효과적으로 활용하는 것으로 나타났습니다. 연구팀은 먼저 합성 검색 테스트를 실행하여 이를 확인했습니다. 컨텍스트 시작 부분에 키-값 쌍을 배치하고, 긴 필러 텍스트를 추가한 다음, 특정 키와 연관된 값을 요청했습니다. Ultra 모델은 전체 컨텍스트 길이에 걸쳐 쿼리될 때 98%의 정확도로 올바른 값을 검색했습니다.

연구팀은 긴 문서의 보류 세트에서 토큰 인덱스에 대한 음의 로그 우도(NLL)를 플롯하여 이를 더 조사했습니다. NLL이 전체 32K 컨텍스트 길이까지 시퀀스 위치에 따라 감소하는 것을 발견했습니다.

Gemini 모델의 더 긴 컨텍스트 길이는 문서 검색 및 비디오 이해와 같은 새로운 사용 사례를 가능하게 합니다.

사실성 평가

사실성은 모델의 훈련 및 배포에서 핵심 초점입니다. 연구팀은 Gemini API 모델의 사실성에 대한 세 가지 측면을 평가했습니다.

1. 폐쇄형 사실성: 주어진 소스 없이 사실 추구 프롬프트가 제공될 때, Gemini API 모델들은 잘못된 정보를 환각해서는 안 됩니다.

2. 귀속: 주어진 컨텍스트에 근거하여 응답을 생성하도록 지시받을 때, Gemini API 모델들이 컨텍스트에 대한 최고 수준의 충실성을 가진 응답을 생성하는 것을 목표로 합니다.

3. 헤징: "답할 수 없는" 입력으로 프롬프트될 때, Gemini API 모델들은 환각을 피하기 위해 헤징하여 응답을 제공할 수 없음을 인정해야 합니다.

사실성 중심 적응이 없는 Gemini API Pro와 비교했을 때, 부정확률이 절반으로 줄어들고, 귀속 정확도가 50% 향상되었으며, 모델이 제공된 헤징 세트 작업에서 70%(0%에서 증가)를 성공적으로 헤징했습니다.

복합 추론 시스템

Gemini 모델들은 검색 및 도구 사용과 같은 추가 기법과 결합되어 더 복잡한 다단계 문제를 해결할 수 있는 강력한 추론 시스템을 만들 수 있습니다. 이러한 시스템의 한 예가 경쟁 프로그래밍 문제 해결에 뛰어난 새로운 최신 기술 수준의 에이전트인 AlphaCode 2입니다.

AlphaCode 2는 Gemini Pro의 특화된 버전을 사용합니다. 이 버전은 Li et al.에서 사용된 데이터와 유사한 경쟁 프로그래밍 데이터로 조정되어 가능한 프로그램 공간에서 대규모 검색을 수행합니다. 이후 맞춤형 필터링, 클러스터링 및 재순위 메커니즘이 뒤따릅니다.

Gemini Pro는 제안 솔루션 후보를 생성하는 코딩 모델과 가장 유망한 코드 후보를 인식하고 추출하는 데 활용되는 보상 모델 모두로 미세 조정됩니다.

AlphaCode 2는 AlphaCode와 동일한 플랫폼인 Codeforces에서 디비전 1과 2의 12개 대회에서 총 77개 문제로 평가되었습니다. AlphaCode 2는 이러한 경쟁 문제의 43%를 해결하여, 25%를 해결한 이전 기록 보유자인 AlphaCode 시스템에 비해 1.7배 개선되었습니다.

이를 경쟁 순위에 매핑하면, Gemini Pro를 기반으로 구축된 AlphaCode 2는 평균적으로 추정 85번째 백분위수에 위치합니다. 즉, 참가자의 85%보다 더 나은 성능을 보입니다. 이는 경쟁자의 50%만을 능가했던 AlphaCode에 비해 상당한 발전입니다.

강력한 사전 훈련된 모델과 검색 및 추론 메커니즘의 구성은 더 일반적인 에이전트를 향한 흥미진진한 방향입니다. 또 다른 핵심 요소는 다양한 모달리티에 걸친 깊은 이해입니다.

멀티모달 능력 평가

Gemini 모델들은 네이티브 멀티모달 모델로서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 원활하게 결합하는 독특한 능력을 보여줍니다. 이러한 모델들은 모달리티 간 능력을 매끄럽게 결합하는 능력(예: 표, 차트, 그림에서 정보와 공간적 레이아웃 추출)과 언어 모델의 강력한 추론 능력(예: 수학 및 코딩에서의 최신 기술 수준 성능)을 결합하여 보여줍니다.

모델들은 또한 입력의 세밀한 세부사항을 식별하고, 공간과 시간에 걸쳐 컨텍스트를 집계하며, 시간적으로 관련된 비디오 프레임 및/또는 오디오 입력 시퀀스에 이러한 능력을 적용하는 강력한 성능을 보여줍니다.

이미지 이해 능력

연구팀은 사후 훈련된 Gemini API 모델을 네 가지 서로 다른 능력에서 평가했습니다. VQAv2와 같은 캡셔닝 또는 질문 답변 작업을 사용한 고수준 객체 인식; TextVQA 및 DocVQA와 같이 모델이 저수준 세부사항을 인식해야 하는 작업을 사용한 세밀한 전사; ChartQA 및 InfographicVQA 작업을 사용한 입력 레이아웃의 공간적 이해가 필요한 차트 이해; 그리고 Ai2D, MathVista, MMMU와 같은 작업을 사용한 멀티모달 추론입니다.

제로샷 QA 평가에서 모델은 특정 벤치마크에 맞춘 짧은 답변을 제공하도록 지시받았습니다. 모든 수치는 탐욕적 샘플링을 사용하고 외부 OCR 도구를 사용하지 않고 얻어졌습니다.

Gemini Ultra는 제로샷에서도 기존 접근법들을 일관되게 능가하며, 특히 외부 OCR 엔진을 사용하지 않고('픽셀만') 자연 이미지, 텍스트, 문서, 그림에 대한 OCR 관련 이미지 이해 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 회색으로 강조된 많은 기존 접근법들이 각각의 작업에서 미세 조정을 수행하여 0-shot과의 비교가 동등하지 않습니다.

Gemini Ultra는 광범위한 이미지 이해 벤치마크에서 최신 기술 수준입니다. 자연 이미지와 스캔된 문서에 대한 질문 답변뿐만 아니라 인포그래픽, 차트, 과학 다이어그램 이해와 같은 다양한 작업 세트에서 강력한 성능을 달성합니다.

공개적으로 보고된 다른 모델들(특히 GPT-4V)과 비교했을 때, Gemini 모델은 제로샷 평가에서 상당한 차이로 더 우수합니다. 또한 대부분의 작업에서 벤치마크의 훈련 세트에서 특별히 미세 조정된 여러 기존 모델들을 능가합니다.

MMMU 벤치마크에서의 탁월한 성과

MMMU는 최근 출시된 평가 벤치마크로, 이러한 질문들을 해결하기 위해 대학 수준의 지식이 필요한 6개 분야의 여러 과목에 걸친 이미지에 대한 질문들로 구성되어 있습니다. Gemini Ultra는 이 벤치마크에서 최고 점수를 달성하여 최신 기술 수준 결과를 5퍼센트 포인트 이상 향상시켰으며, 6개 분야 중 5개에서 이전 최고 결과를 능가했습니다.

이는 멀티모달 추론 능력을 보여주는 것입니다.

다국어 이미지 이해

Gemini 모델들은 또한 모달리티와 다양한 글로벌 언어 세트에서 동시에 작동할 수 있으며, 이미지 이해 작업(예: 아이슬란드어 텍스트가 포함된 이미지)과 생성 작업(예: 광범위한 언어에 대한 이미지 설명 생성) 모두에서 가능합니다.

연구팀은 모든 모델에 대해 미세 조정 없이 Flamingo 평가 프로토콜을 사용하여 4-shot 설정에서 Crossmodal-3600(XM-3600) 벤치마크의 선택된 언어 하위 집합에서 이미지 설명 생성 성능을 평가했습니다.

Gemini 모델들은 기존 최고 모델인 Google PaLI-X에 비해 상당한 개선을 달성했습니다.

멀티모달 추론의 실제 적용

그림 5의 정성적 평가는 Gemini Ultra의 멀티모달 추론 능력의 예시를 보여줍니다. 모델은 사용자가 제공한 서브플롯을 재배열하는 matplotlib 코드를 생성하는 작업을 해결해야 합니다. 모델 출력은 여러 능력을 결합하여 이 작업을 성공적으로 해결함을 보여줍니다. (1) 플롯에 묘사된 함수들의 인식; (2) 서브플롯을 생성했을 코드를 추론하는 역 그래픽스; (3) 서브플롯을 원하는 위치에 배치하는 지시 따르기; (4) 지수 플롯이 원래 위치에 머물러야 한다고 추론하는 추상적 추론(사인 플롯이 3차원 플롯을 위해 자리를 비워야 하기 때문).

이는 Gemini Ultra의 네이티브 멀티모달성과 이미지와 텍스트의 인터리브된 시퀀스에 걸친 더 복잡한 추론 능력을 암시합니다.

비디오 이해 능력

비디오 입력을 이해하는 것은 유용한 일반주의 에이전트를 향한 중요한 단계입니다. 연구팀은 훈련에서 보류된 여러 확립된 벤치마크에서 비디오 이해 능력을 측정했습니다. 이러한 작업들은 모델이 시간적으로 관련된 프레임 시퀀스를 이해하고 추론할 수 있는지를 측정합니다.

각 비디오 작업에 대해, 연구팀은 각 비디오 클립에서 16개의 균등하게 간격을 둔 프레임을 샘플링하여 Gemini 모델에 입력했습니다. YouTube 비디오 데이터셋(NextQA와 Perception test를 제외한 모든 데이터셋)의 경우, 2023년 11월에 여전히 공개적으로 사용 가능했던 비디오에서 Gemini 모델을 평가했습니다.

Gemini Ultra는 다양한 퓨샷 비디오 캡셔닝 작업뿐만 아니라 제로샷 비디오 질문 답변 작업에서 최신 기술 수준의 성능을 달성합니다. 이는 여러 프레임에 걸친 강력한 시간적 추론 능력을 보여줍니다.

이미지 생성 능력

Gemini 모델들은 모델의 이미지 표현 능력을 병목으로 만들 수 있는 중간 자연어 설명에 의존하지 않고 네이티브하게 이미지를 출력할 수 있습니다. 이는 모델이 퓨샷 설정에서 이미지와 텍스트의 인터리브된 시퀀스를 사용하는 프롬프트로 이미지를 생성할 수 있게 해줍니다.

그림 6은 1-shot 설정에서의 이미지 생성 예시를 보여줍니다. Gemini Ultra 모델은 사용자가 두 가지 색상(파란색과 노란색)을 제공하고 실로 귀여운 파란 고양이나 노란 귀를 가진 파란 개를 만드는 이미지 제안을 하는 이미지와 텍스트가 인터리브된 한 가지 예시로 프롬프트됩니다. 그런 다음 모델에게 두 가지 새로운 색상(분홍색과 녹색)이 주어지고 이러한 색상을 사용하여 무엇을 만들지에 대한 두 가지 아이디어를 요청받습니다. 모델은 분홍색 씨앗을 가진 귀여운 녹색 아보카도나 분홍색 귀를 가진 녹색 토끼를 실로 만드는 제안과 함께 이미지와 텍스트의 인터리브된 시퀀스를 성공적으로 생성합니다.

오디오 이해 능력

연구팀은 다양한 공개 벤치마크에서 Gemini Nano-1과 Gemini Pro 모델을 평가하고 Universal Speech Model (USM)과 Whisper(표시된 대로 large-v2 또는 large-v3)와 비교했습니다. 이러한 벤치마크에는 FLEURS, VoxPopuli, Multi-lingual Librispeech와 같은 자동 음성 인식(ASR) 작업뿐만 아니라 다양한 언어를 영어로 번역하는 음성 번역 작업인 CoVoST 2가 포함됩니다.

ASR 작업은 단어 오류율(WER) 메트릭을 보고하며, 낮은 수치가 더 좋습니다. 번역 작업은 BiLingual Evaluation Understudy(BLEU) 점수를 보고하며, 높은 수치가 더 좋습니다. FLEURS는 훈련 데이터와 언어 중복이 있는 62개 언어에서 보고됩니다. 4개의 분할된 언어(중국어, 일본어, 한국어, 태국어)는 Whisper와 유사하게 WER 대신 문자 오류율(CER)을 보고합니다.

Gemini Pro 모델은 모든 ASR 및 AST 작업에서 영어와 다국어 테스트 세트 모두에서 USM 및 Whisper 모델을 크게 능가합니다. FLEURS에서 USM 및 Whisper와 비교하여 큰 향상이 있는데, 이는 모델이 FLEURS 훈련 데이터셋으로도 훈련되었기 때문입니다. 그러나 FLEURS 데이터셋 없이 동일한 모델을 훈련하면 15.8의 WER을 얻으며, 이는 여전히 Whisper를 능가합니다.

Gemini Nano-1 모델도 FLEURS를 제외한 모든 데이터셋에서 USM과 Whisper를 모두 능가합니다. 연구팀은 아직 오디오에서 Gemini Ultra를 평가하지 않았지만, 모델 규모 증가로 인한 더 나은 성능을 기대합니다.

오디오 전사 품질 분석

추가적인 오류 분석에서 Gemini Pro는 특히 희귀한 단어와 고유명사에서 더 이해하기 쉬운 응답을 생성하는 것으로 나타났습니다.

모달리티 결합

멀티모달 시연은 종종 단일 모달리티(보통 이미지)와 인터리브된 텍스트 입력의 조합을 포함합니다. 연구팀은 오디오와 이미지의 시퀀스를 네이티브하게 처리하는 능력을 보여줍니다.

오믈렛 만들기에 대한 요리 시나리오를 고려해보겠습니다. 여기서 모델에게 오디오와 이미지의 시퀀스로 프롬프트합니다.

이는 모델이 턴별 상호작용에서 사진을 제공하고 오믈렛 요리의 다음 단계에 대해 구두로 질문하는 것을 나타냅니다. 모델 응답 텍스트는 합리적으로 정확하며, 모델이 오믈렛이 완전히 익었는지 평가하기 위해 세밀한 이미지 세부사항을 처리함을 보여줍니다.

사후 훈련 모델

대규모 사전 훈련 후, 연구팀은 사전 훈련된 모델 위에 추가 훈련을 적용하여 모델의 숙련도를 확장하고 다양한 능력을 가능하게 하는 사후 훈련을 적용합니다. 구체적으로는 전반적인 품질 개선, 코딩 및 다국어와 같은 목표 능력 향상, 그리고 정렬 및 안전 기준 충족을 추구합니다. 이 섹션에서는 Gemini Apps와 Gemini API 모델 변형의 공통점과 차이점을 강조하면서 사후 훈련에 대한 접근 방식을 논의합니다.

Gemini Apps: Gemini와 Gemini Advanced

Gemini과 Gemini Advanced는 Google의 AI 모델 패밀리에 직접 접근할 수 있는 서비스로, 핵심 사후 훈련된 Gemini Apps 모델과 이를 둘러싼 시스템으로 구성됩니다. 이러한 모델들은 Gemini 사전 훈련 모델 위에 특화된 사후 훈련을 적용하여 생성됩니다. 현재 Gemini는 Pro 1.0에 접근을 제공하고 Gemini Advanced는 Ultra 1.0에 접근을 제공합니다.

핵심 모델을 넘어서, 시스템은 모델이 외부 도구(Google Flights, Maps, Google Workspace 등)와 상호작용하는 방식과 응답을 생성하는 방식(필터링, 순위 매기기, 스트리밍)을 결정합니다. 대화형 AI 영역은 여러 도전과제를 제시합니다. 다중 턴 상호작용에서 사용자의 요청을 어떻게 이해할 것인가? 응답이 안전하고 사실에 근거하며 도움이 되도록 어떻게 보장할 것인가? 모델 외부의 도구를 사용하여 사용자가 작업을 수행하도록 어떻게 도울 것인가? 이러한 도전과제들에 대한 접근 방식을 다음 섹션에서 논의합니다.

Gemini APIs: Google AI Studio와 Cloud Vertex AI

개발자 중심의 Gemini API 모델들은 대화형 및 비대화형 사용 사례를 모두 지원하도록 설계되었습니다. 이러한 모델들은 사용하기 쉬운 API를 통해 Google AI Studio와 Cloud Vertex AI를 통해 이용할 수 있습니다. Google AI Studio는 API 키로 앱을 빠르게 프로토타입하고 출시할 수 있는 무료 웹 기반 개발자 도구입니다. Vertex AI는 개발자가 다양한 도구, 완전 관리형 인프라, 내장된 엔터프라이즈 보안 및 개인정보 보호 설정으로 Gemini API 모델을 활용할 수 있게 해주는 포괄적인 AI 플랫폼입니다.

Gemini API는 Gemini API 모델을 모든 프로덕션 제품이나 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있게 해주어, 개발자가 다양한 모달리티에 걸쳐 추론할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.

사후 훈련 방법 및 데이터

Gemini API 및 Apps 변형을 생산하기 위한 Gemini 모델의 사후 훈련은 여러 단계를 포함합니다. 모든 단계에서 신중한 데이터 큐레이션이 중요합니다. 첫째, 실제 사용 사례를 대표하는 다양한 프롬프트 세트를 수집합니다. 둘째, 주어진 프롬프트에 대해 모델의 출력이 어떠해야 하는지에 대한 시연 데이터에 대해 지도 미세 조정(SFT)을 적용합니다. 이는 Mishra et al., Ouyang et al., Wei et al.에서 제안된 접근법을 따릅니다.

그림 7은 모델링 개요를 보여줍니다. 사후 훈련은 인간-AI 피드백을 획득하고 핵심 영역에서 지속적으로 개선하기 위해 최적화된 데이터 플라이휠을 활용합니다. 지도 미세 조정, 보상 모델링, 강화 학습을 위한 데이터 혼합이 모델의 기반을 제공합니다.

셋째, 주어진 프롬프트에 대한 다양한 가능한 응답을 추가로 수집하고, 이에 대한 피드백 데이터를 수집하여 보상 모델(RM)을 훈련합니다. 마지막으로, 훈련된 RM을 사용하여 인간 피드백으로부터의 강화 학습(RLHF) 단계를 적용하여 모델의 출력을 인간 선호도와 더욱 정렬시킵니다. 이는 Bai et al.에서 제안된 방법론을 기반으로 합니다.

프롬프트 데이터 수집

프롬프트는 모델에 대한 사용자의 입력입니다. 가장 최근의 사용자 입력뿐만 아니라 이전의 사용자-모델 상호작용도 포함할 수 있습니다. 연구팀은 목표 프롬프트의 데이터셋을 큐레이션합니다. 이 데이터셋은 시연 및 피드백 데이터 수집의 기반이 되며, 강화 학습 중에 직접 사용됩니다. 단일 턴과 다중 턴 형식 모두에서 다양한 중요한 사용 사례를 다루는 것이 중요합니다. 데이터 소스에는 벤더가 생성한 데이터, 제3자 라이선스 소스, 합성 접근법이 포함됩니다.

SFT 시연 데이터

SFT는 프롬프트가 주어졌을 때 원하는 목표 응답을 출력하도록 모델을 훈련합니다. 시연 데이터의 목표 응답은 인간 전문가가 직접 작성하거나, 모델이 생성하고 경우에 따라 인간이 수정하거나 검토할 수 있습니다. 또한 데이터 분석 도구와 휴리스틱을 사용하여 능력, 사용 사례, 의미적 클러스터에 걸쳐 높은 데이터 다양성을 보장합니다.

RM 피드백 데이터 훈련

연구팀은 피드백 데이터를 추가로 수집합니다. 이 데이터에서 인간 평가자들은 후보 응답에 대한 상대적 선호도와 주어진 프롬프트에 대한 개별 응답에 관한 피드백을 제공합니다. 많은 능력에서 상대적 선호도를 평가하는 것이 이상적인 응답을 시연하는 것보다 더 쉬운 작업입니다. 피드백 데이터는 창의성, 안전성, 사실성, 기타 능력, 기타 목표 기준에 걸쳐 수집됩니다.

결과적인 인간 피드백 데이터의 유용성은 프롬프트 선택과 후보 응답을 생성하는 데 사용되는 샘플링 전략에 크게 의존한다는 것을 발견했습니다. 이 데이터를 사용하여 인간 선호도와 가능한 한 밀접하게 일치하는 보상을 출력하는 RM을 훈련합니다.

RLHF 적용

모델에 인간 피드백으로부터의 강화 학습(RLHF)을 적용하면 SFT만으로는 얻을 수 없는 추가적인 이득을 제공합니다. 연구팀의 접근법은 RL이 지속적으로 RM의 경계를 밀어내는 반면, RM은 평가와 데이터 수집을 통해 지속적으로 개선되어 둘 다에서 점진적인 개선을 이끌어내는 반복적인 과정을 만듭니다.

평가

모델 출력에 대한 인간 선호도 평가는 성능을 측정하는 중요한 신호를 제공합니다. 개발 과정의 일부로, 연구팀은 목표 능력에 걸쳐 광범위하게 인간 평가를 수행합니다. 인간 평가는 인간 평가자가 동일한 프롬프트에 대한 두 모델의 응답을 판단하는 나란히 블라인드 평가, 특정 능력에 대한 단일 응답 평가, 온라인 테스트로 구현됩니다. 또한 개발을 안내하고 온라인 성능을 지속적으로 모니터링하기 위해 인간 선호도를 충실히 모방하는 자동화된 평가 모델을 구축합니다.

모델 능력

위에서 설명한 일반적인 사후 훈련을 넘어서, 연구팀은 핵심 능력 세트를 개선하기 위한 기법들을 적용합니다. 이러한 능력들은 현재 사용자 요구와 연구에서 영감을 받은 미래 애플리케이션에서 영감을 받은 다양한 사용 사례를 다룹니다. 사후 훈련 레시피는 창의성, 사실성, 안전성 등을 포함한 여러 목표의 균형을 신중하게 맞추도록 설계됩니다. 이는 Bai et al.과 Thoppilan et al.에서 제안된 접근법을 따릅니다. 연구팀은 안전성과 정렬에 특별히 중점을 두고 있으며, 따라서 이를 전용 섹션에서 다룹니다.

지시 따르기

사용자의 프롬프트를 정확하게 따르는 것은 LLM의 기본적인 능력이며, 특히 이러한 모델들이 더욱 정교해지고 점점 더 복잡한 사용자 프롬프트를 받게 되면서 더욱 중요해집니다. 사용자 프롬프트는 세분성, 구체성, 요구사항(예: 내용, 형식, 길이)에서 다양합니다. 개별 지시사항은 또한 모호하거나, 선택적이거나, 심지어 불가능하거나 바람직하지 않을 수도 있습니다.

연구팀은 다양한 지시 따르기 범주에 대한 데이터를 수집하여 Gemini Apps와 Gemini API 모델의 지시 따르기(IF) 능력을 개선합니다. 단어 수와 같이 프로그래밍적으로 검증 가능한 지시사항의 경우, 프롬프팅과 응답 편집을 통해 합성 데이터를 생성하여 그러한 지시사항이 만족되도록 보장합니다.

복잡한 프롬프트 평가

연구팀은 여러 지시사항을 포함하는 복잡한 프롬프트에서의 성능을 조사하기 위해 모델이 각 지시사항을 얼마나 잘 준수하는지 평가하는 세밀한 평가 방법을 사용합니다. 인간 평가자들은 프롬프트-응답 쌍과 프롬프트에 포함된 개별 (하위)지시사항 목록을 제시받습니다. 각 프롬프트는 1개에서 수십 개의 개별 지시사항을 가질 수 있으며, 주석자들은 각 지시사항이 응답에 의해 따라졌는지(또는 그렇지 않은지) 결정하는 작업을 맡습니다.

위 표는 복잡한 프롬프트 지시 따르기 내부 벤치마크에서의 Gemini 성능을 보고합니다. Gemini Advanced(Ultra 사용)는 평균 지시사항별 정확도가 90%에 가까워 Gemini(Pro 사용)과 사후 훈련된 PaLM 2 모델에 비해 상당한 개선을 달성했습니다. 따라지지 않은 하위 지시사항들이 응답 전반에 걸쳐 잘 분산되어 있다는 것을 발견했습니다. 결과적으로 Gemini Advanced의 전체 응답 정확도는 약 54%로 더 낮습니다. 이는 모델이 모든 지시사항을 완전히 만족시킬 수 있는 추가적인 여지가 있음을 나타냅니다.

도구 사용

LLM이 도구를 사용하도록 훈련함으로써, 내부 지식을 넘어서 LLM 능력을 크게 확장합니다. 연구팀은 Gemini Apps와 Gemini API 모델 모두에 대해 도구 사용을 코드 생성 문제로 취급하여 기본 모델의 기존 강력한 코딩 능력을 활용합니다. 모든 도구 호출은 도구 호출이 실행되는 코드 블록으로 표현됩니다. 이 과정을 통해 모델은 각 코드 블록에서 여러 도구를 구성할 수 있을 뿐만 아니라 도구 실행 결과를 관찰하고 반응할 수 있습니다.

추론 시에 사용자 프롬프트에 대한 응답을 생성하기 위해, 시스템은 LLM에서의 샘플링과 도구 코드 실행이 함께 작동하여 최종 응답을 생성하는 루프를 실행합니다.

Gemini Apps 모델

Gemini은 Google Workspace, Google Maps, YouTube, Google Flights, Google Hotels를 포함한 Gemini Extensions를 통해 다양한 도구를 활용합니다. 이러한 도구 사용 능력은 또한 Gemini이 Gmail, Docs, Slides, Sheets 등의 일부로 통합될 수 있게 해줍니다. 연구팀은 Gemini 모델을 향상시키고 Gemini 모델을 추가 제품에 통합하기 위해 더 많은 도구 사용 능력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

연구팀은 이러한 확장에 대한 접근이 도움이 될 수 있는 작업에서 Gemini 성능을 평가하기 위한 내부 벤치마크를 만들었습니다. 이 벤치마크는 여행 계획 및 비디오 발견과 같은 도메인에서 인간 선호도를 측정합니다. 도구를 갖춘 모델이 도구 없는 모델보다 이 세트에서 78%의 시간 동안 선호된다는 것을 발견했습니다(무승부 제외).

Gemini API 모델

Gemini API 모델을 미세 조정하는 것이 모델에게 도구 사용 행동을 가르치는 데 매우 효과적이라는 것을 발견했습니다. 또한 프로그래밍과 검색을 도구로 사용하도록 모델을 훈련하면 다양한 학술 벤치마크에서 성능이 향상됩니다.

위 표는 Gemini API 도구 사용 모델과 도구를 사용하지 않는 비교 가능한 모델 간의 비교를 보여줍니다. 도구를 사용하지 않는 Gemini API Pro는 도구 사용 데이터 없이 훈련된 Pro 모델의 초기 버전입니다. 도구를 사용하는 Gemini API Pro는 도구 사용 데이터로 미세 조정된 동일한 모델입니다.

다국어 능력

다국어 능력은 Gemini 모델이 광범위한 언어를 효과적으로 지원하도록 보장하는 데 중요합니다. 연구팀은 각각 Gemini Apps와 Gemini API 모델에 대한 핵심 접근법을 아래에서 논의합니다.

Gemini Apps 모델

Gemini을 영어에서 40개 이상의 언어로 확장하는 것은 데이터 품질에서 연구 도전과제를 제기했습니다. 연구팀은 현지 문화로의 현지화를 통해 풍부한 고품질 영어 데이터를 활용합니다(예: "president of the United States" → "日本の首相").

위 표는 이전 사후 훈련 레시피와 PaLM 2를 기반으로 한 Bard와 비교한 Gemini(Pro 사용)의 5개 언어에서의 성능을 보여줍니다. 모델 A와 모델 B 간의 나란히 비교에서, SxS 점수라는 메트릭을 계산합니다. 각 평가는 0을 중심으로 한 서수 값으로 변환됩니다. A를 선호하는 평가는 양수이고 B를 선호하는 평가는 -1.5와 1.5 사이의 척도에서 음수입니다. 변환된 값들이 평균화되어 SxS 점수를 반환합니다. 직관적으로, 양의 SxS 점수는 모델 A가 모델 B보다 선호되는 정도를 나타냅니다. 여기서 모든 5개 언어에서 품질이 0.1 SxS 점수 이상 개선되었음을 발견했습니다. Gemini Pro의 코딩과 추론 이득은 언어 전반에 걸쳐 보존됩니다.

Gemini API 모델

Gemini Apps 모델과 유사하게, 연구팀은 추가적인 다국어 사후 훈련 데이터로 Gemini API 모델을 훈련하여 원래 영어 모델을 다양한 언어에서 사용할 수 있도록 효과적으로 적응시킵니다. 인간이 생성한 비영어 프롬프트-응답 쌍과 자동 번역된 쌍 모두를 실험합니다. 후자의 경우, 번역을 통해 풍부한 고품질 영어 시연 데이터를 활용합니다. 번역 가능성 필터링과 인간의 응답 평가를 통해 그러한 번역된 데이터의 품질을 보장합니다.

번역 가능성 필터링

모든 프롬프트-응답 쌍이 자동 번역될 때 의미가 있는 것은 아니며, 대신 비용이 많이 드는 현지화가 필요할 수 있습니다. 이러한 유형의 예시 프롬프트들(공간상 응답 생략)은 다음과 같습니다.

• (엄격한 단어 요구사항) 세계 평화에 대한 1000단어 에세이를 작성하세요.
• (너무 영어 중심적) 사과에 대한 약강격 오보격 시를 작성하세요.
• (너무 라틴 문자 중심적) E 1개, A 2개, U 1개가 있는 단어는 무엇인가요?

번역 품질 검증

각 번역된 프롬프트-응답 쌍은 최소 3명의 인간 평가자에 의해 번역 품질에 대해 평가되었으며, 평가자의 대다수가 정확하다고 평가한 경우 최종 혼합에 유지되었습니다.

멀티모달 비전

멀티모달 사후 훈련은 광범위한 유용한 애플리케이션을 위해 네이티브 멀티모달 Gemini 모델의 능력을 향상시킵니다. 다음에서는 이미지 이해 능력이 Gemini Apps와 Gemini API 모델에 어떻게 통합되는지 논의합니다. 이 평가를 위해, 연구팀은 수직적으로 정의된 여러 멀티모달 사용 사례에 걸쳐 텍스트 데이터와 전문가가 큐레이션한 이미지-텍스트 데이터의 혼합으로 이 두 Gemini 모델 변형을 추가로 훈련합니다.

Gemini Apps 모델

연구팀은 사전 훈련된 Gemini 모델을 텍스트 전용과 이미지-텍스트 데이터의 혼합으로 미세 조정하여 Gemini과 Gemini Advanced에 이미지 이해 능력을 부여합니다. 텍스트와 멀티모달 데이터의 신중한 균형은 모델이 텍스트 전용 상호작용의 품질에 악영향을 주지 않으면서 강력한 이미지 이해를 개발하도록 보장합니다.

모델을 평가하기 위해, 연구팀은 다양한 범주와 난이도 수준에 걸친 인간이 큐레이션하고 합성한 이미지-텍스트 프롬프트와 응답의 데이터셋을 컴파일합니다. 이 데이터셋은 모델 비교와 선택을 위한 인간 평가를 촉진합니다. 이 이미지-텍스트 데이터를 도입하는 것이 텍스트 전용 작업에서 Gemini Apps 모델 품질을 보존한다는 것을 발견했으며, 이 데이터로 훈련된 Gemini Apps Pro 모델 대 텍스트 데이터로만 훈련된 동등한 모델의 텍스트 전용 작업에서 SxS 점수가 +0.01±0.01입니다.

또한 RLHF를 통한 사후 훈련이 멀티모달 작업에서 성능을 개선하며, SFT & RLHF로 사후 훈련된 Gemini Apps Pro 모델 대 SFT만 사용한 모델의 이미지 이해 작업에서 SxS 점수가 +0.223±0.06입니다.

위 표는 사후 훈련된 모델의 이미지 이해 성능을 보여줍니다. 사후 훈련은 기본 사전 훈련 모델에 비해 Gemini API Ultra의 이미지 이해 능력을 개선합니다. 이러한 벤치마크에서 다른 모델들과 Gemini API Ultra의 비교는 앞서 제시된 표에서 확인할 수 있습니다.

결과는 사전 훈련 모델이 이미 이러한 벤치마크로 대표되는 능력에서 높은 성능을 가지고 있음을 나타내며, 이는 이전 관찰과 일치합니다. 그러나 Gemini API Vision 모델에 사용된 사후 훈련 SFT 단계는 여러 벤치마크(InfographicVQA, AI2D, VQAv2)에서 성능을 개선하는 데 성공했으며, 이는 모델 출력 스타일을 황금 참조와 일치시키는 데 성공한 모델의 향상된 지시 따르기 능력 때문일 가능성이 높습니다.

코딩

기본 모델의 강력한 코딩 벤치마크 성능에도 불구하고, 사후 훈련 데이터는 여전히 코드 품질과 코드 정확성 모두에 상당한 향상을 제공합니다. 이는 코딩 사용 사례를 위한 고품질 시연 데이터와 피드백 데이터의 이점을 강조합니다. Gemini Apps와 Gemini API 모델은 그러한 데이터를 수집하기 위해 인간과 합성 접근법의 조합을 사용합니다.

연구팀은 코드 사용 사례와 언어에 걸쳐 분산된 내부적으로 큐레이션된 프롬프트 세트에서 Gemini Apps 모델의 코딩 성능을 평가합니다.

위 표는 내부 코딩 벤치마크에서 Gemini 모델들의 SxS 비교를 보고합니다. Gemini(Pro 사용)은 이전 사후 훈련 레시피와 PaLM 2를 기반으로 한 Bard에 비해 상당히 개선되었습니다. Gemini Advanced(Ultra 사용)는 Gemini(Pro 사용)에 비해 추가로 개선되었습니다.

책임감 있는 배포

Gemini 모델 개발 과정에서 연구팀은 Google의 AI 기술 이전 출시와 일치하는 방식으로 예측 가능한 다운스트림 사회적 영향을 식별, 측정, 관리하기 위한 구조화된 책임감 있는 배포 접근법을 따랐습니다. 프로젝트 생명주기 전반에 걸쳐 아래와 같은 구조를 따르며, 이 섹션에서는 접근 방식에 대한 자세한 내용과 가능한 경우 주요 발견사항을 제공합니다.

영향 평가

Google에서는 Google의 AI 원칙과 관련된 제품 개발 생명주기 전반에 걸쳐 영향 평가 프레임워크를 적용합니다. 이는 구축 중인 AI 모델의 위험과 영향을 모델 수준(예: Cloud Studio 또는 Vertex AI에 배포된 Gemini API Ultra 1.0)과 더 광범위한 제품이나 서비스에 내장된 경우(예: Gemini Advanced) 모두에서 평가한다는 것을 의미합니다.

모델 평가

연구팀은 Gemini 모델의 능력과 관련된 사회적 이익과 피해를 식별, 평가, 문서화하기 위해 모델 영향 평가를 수행합니다. Gemini API 모델에 대한 영향 평가는 모델의 모달리티(텍스트-텍스트, 이미지-텍스트, 비디오-텍스트)에 걸쳐 식별되는 다운스트림 이익과 위험을 설명합니다.

모델 영향 평가는 Google DeepMind 책임감 있는 개발 및 혁신 팀에 의해 수행되며, Google DeepMind 책임 및 안전 위원회에 의해 검토됩니다. 영향 평가 작성 시 광범위한 문헌, 외부 전문 지식, 사내 윤리 및 안전 연구를 포함한 다양한 소스를 활용합니다.

Gemini 모델의 사회적 이익

Gemini 모델은 사람과 사회에 다양한 이익을 제공합니다. 언어, 이미지, 비디오 이해를 포함한 Gemini 모델의 다양한 모달리티는 콘텐츠 요약과 같은 방식으로 사용자가 정보를 더 효율적으로 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 효율성 이익은 상업적 주체에 적용될 수 있으며, 비디오 캡셔닝, 분석 또는 제품 설명과 같은 텍스트, 이미지 또는 비디오 처리에 의존하는 사용 사례를 지원할 수 있습니다.

비디오 및 이미지 이해 모달리티는 접근성 목적을 위한 시각적 출력 설명 활성화와 같은 사회적 선익 애플리케이션에도 다운스트림에서 배포될 수 있습니다. 생성형 멀티모달 모델은 또한 다운스트림 사회적 위험을 제기할 수 있으며, Gemini 모델 평가에서는 Weidinger et al. 및 Shelby et al.과 같은 연구에서 이전에 식별된 다양한 위험을 고려합니다.

위험 평가 및 완화 전략

연구팀은 성적으로 노골적이거나 폭력적이거나 혐오적인 출력과 같은 잠재적으로 안전하지 않은 콘텐츠에 대한 사용자 노출, 아동 안전 피해, 표현 피해와 같은 다양한 콘텐츠 위험을 평가하고, 이러한 도메인에 걸친 측정을 가능하게 하는 평가를 설계했습니다.

콘텐츠 관련 위험을 넘어서, 연구팀은 특히 미디어-텍스트 능력에 대한 감시 애플리케이션을 위한 능력의 잠재적 오용을 분석하고, 멀티모달 모델의 더 광범위한 환경적 및 경제적 영향을 고려했습니다. 사이버 보안 위협과 같은 위험한 능력을 포함하여 고급 모델의 새로운 위험에 대한 연구를 지속적으로 수행하고 있으며, 이는 평가 접근법의 일부를 형성합니다.

제품 평가

모델 수준에서 수행되는 평가를 넘어서, 출시 전에 Google AI 원칙 팀에 의해 제품에 대한 추가적인 위험 평가가 수행됩니다(예: Gemini Advanced 제품). 이러한 위험 및 영향 평가는 모델 및 제품 수준 보증 평가와 함께 완화 및 제품 전달 노력을 안내하고 배포 결정을 알리는 데 사용됩니다.

Gemini Advanced의 경우, 연구팀은 Gemini의 초기 실험적 출시 및 후속 업데이트를 준비하기 위해 도그푸딩 및 적대적 테스트를 통한 안전성, 책임성, 포용성 영역에서 광범위한 심층 레드 팀 활동을 수행했습니다. 추가적인 교차 기능 작업은 Gemini Advanced와 같은 Gemini 및 새로운 능력이나 제공 사항이 출시되기 전에 적절한 완화 조치가 채택되도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

제품 수준 완화 조치

콘텐츠 안전을 넘어서, 이러한 제품 완화 조치에는 다음이 포함되었습니다.

• 복잡한 작업을 포함한 광범위한 작업을 위해 Google AI에 직접 접근할 수 있는 방법으로 Gemini를 설명하는 적절한 기대치를 설정하는 명확하고 관련성 있는 설명
• 사람들이 의료, 법률, 재정 또는 기타 전문적 조언으로 Gemini의 응답에 의존해서는 안 된다고 명시하는 Gemini 앱 개인정보 보호 고지의 공개
• 정보 정확성을 위해 Gemini의 응답을 이중 확인해야 한다고 명시하는 제품 내 공개
• 모델을 개선하고 문제를 해결하기 위한 사용자 피드백에 대한 적절한 응답을 보장하기 위해 정의되고 구축된 피드백 채널 및 운영 지원

Google AI Studio 및 Cloud Vertex AI를 통해 이용 가능한 Gemini API Ultra 모델의 경우, 제품 검토 결과 모달리티에 걸친 기업별 데이터에 대한 추가적인 안전 평가와 안전하고 책임감 있는 사용을 촉진하기 위한 추가적인 제품 수준 완화 조치가 이루어졌습니다.

• 기본 제품 동작으로 설정된 임계값을 가진 Cloud 안전 필터
• 책임감 있는 사용을 지원하기 위해 제품 문서 내에 내장된 개발자 지원 정보
• 사용 중 직접 피드백을 제공하여 문제와 바람직하지 않은 출력을 해결하기 위한 Vertex 사용자 인터페이스의 구성 요소인 피드백 채널

연구팀은 AI 검토 작업을 제공 품질을 보장하기 위한 전체적인 기업 위험 관리 프레임워크에 점점 더 통합하고 있습니다. 이러한 발전은 작업의 규모를 더욱 확장하고 기존 거버넌스 및 회사 전체 인프라 및 책임 프로세스에 통합하는 데 도움이 됩니다.

안전 정책

연구팀은 개발 및 평가를 안내하기 위해 Gemini 모델에 대한 모델 안전 정책 세트를 개발했습니다. 모델 정책 정의는 책임감 있는 개발을 위한 표준화된 기준 및 우선순위 스키마 역할을 하며, 출시 준비 상태를 측정하는 범주를 정의합니다.

Gemini 모델을 사용하는 Google 제품(대화형 AI 서비스 Gemini 및 Cloud Vertex API 등)은 피해 완화 및 엄격한 연구에 대한 Google의 광범위한 경험을 기반으로 하는 표준 제품 정책 프레임워크를 추가로 구현합니다. 이러한 정책은 제품 사용 사례를 고려합니다. 예를 들어, 18세 미만 사용자에 대한 추가적인 안전 보장을 제공합니다.

모델 안전 정책은 소비자 및 기업 맥락에서 제품 안전 및 피해 방지에 대한 기존 접근 방식을 반영합니다. 정책 영역에는 아동 성적 학대 및 착취 콘텐츠 생성, 혐오 발언, 괴롭힘, 무기 제조 방법에 대한 지침과 같은 위험한 콘텐츠, 악의적인 콘텐츠가 포함됩니다. 또한 글로벌 사용자 기반을 반영하는 콘텐츠 제공에 중점을 둔 지침을 통해 모델의 편향을 줄이는 것을 목표로 합니다.

또한 권위 있는 합의 사실에 근거한 중립적인 답변을 제공하거나 합의가 존재하지 않는 경우 여러 관점을 제공하는 것을 우선시하는 지침이 있습니다.

완화 조치

데이터 큐레이션 관행

모든 훈련 단계 이전에, 연구팀은 데이터 큐레이션 및 신중한 데이터 수집을 통해 잠재적인 다운스트림 피해를 완화하기 위한 다양한 단계를 취합니다. 고위험 콘텐츠에 대해 훈련 데이터를 필터링하고 훈련 데이터가 충분히 고품질인지 확인합니다.

인간은 또한 사후 훈련 과정에서 데이터 생성 및 평가 모두에서 필수적인 역할을 합니다. 특정 데이터 생성 및 평가 이니셔티브의 경우, 성별 표현, 연령, 인종 및 민족 다양성에 걸친 다양성을 고려합니다.

또한 수집된 모든 데이터가 AI 파트너십의 책임감 있는 데이터 강화 서비스 소싱을 기반으로 개발된 Google DeepMind의 데이터 강화 모범 사례를 충족하도록 하는 단계를 취합니다. 이를 지원하기 위해 벤더와의 계약에는 데이터 강화 작업자가 최소한 현지 생활 임금을 받는다는 계약상 의무가 포함됩니다.

모델 완화

Gemini Advanced 및 Gemini API Ultra 모델에 적용되는 안전 위험의 모델링 완화는 주로 보상 모델을 사용한 지도 미세 조정(SFT) 및 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 포함하는 사후 훈련을 통해 이루어집니다.

모든 유형의 사용자 쿼리에 대응하는 일반적인 품질 지향 사후 훈련과 달리, 안전 완화는 "피해 유발" 쿼리, 즉 보호되지 않은 모델이 안전 정책에 따라 유해한 응답을 생성할 가능성이 높은 사용자 쿼리의 더 작은 부분에 더 집중됩니다.

피해 유발 쿼리 식별

피해 유발 쿼리의 광범위한 커버리지를 보장하기 위해, 연구팀은 위에서 설명한 모델 안전 정책에 따라 광범위한 사용 사례에 걸쳐 약 20가지 피해 유형(예: 혐오 발언, 근거 없는 의료 조언 제공, 위험한 행동 제안)을 열거합니다. 이러한 범주에서 잠재적인 피해 유발 쿼리의 데이터셋을 다음과 같은 접근법의 조합을 사용하여 생성합니다.

• 관찰된 모델 실패를 기반으로 쿼리를 작성하는 정책 전문가 및 엔지니어
• 정책 기반 지침 및 시드 키워드를 사용하여 쿼리를 생성하도록 고능력 언어 모델에 프롬프트 제공(예: 정책 "혐오 발언"과 특정 인구 집단을 설명하는 단어)
• 모델 평가에서 자동화된 레드 팀을 통해 정책 위반 응답을 유발하는 쿼리 찾기

지도 미세 조정

위의 피해 유발 쿼리가 주어지면, 연구팀은 이러한 쿼리에 대한 안전하고 도움이 되는 응답을 시연하기 위한 SFT 데이터를 생성합니다. 이는 인간 수집뿐만 아니라 Constitutional AI에서 느슨하게 영감을 받은 맞춤형 데이터 생성 레시피를 포함하며, 여기서 Google의 콘텐츠 정책 언어의 변형을 "헌법"으로 주입하고, 언어 모델의 강력한 제로샷 추론 능력을 활용하여 응답을 수정하고 여러 응답 후보 중에서 선택합니다.

각 유형의 피해 유발 쿼리는 서로 다른 "헌법"의 영향을 받습니다. 예를 들어, 모델이 민감한 논란이 되는 대화(예: 선거)에서 편을 들지 않고 중립적인 관점을 취하도록 권장합니다.

안전 미세 조정 노력에서 생성된 몇 가지 주목할 만한 도전과제와 통찰을 강조하면:

무해성 대 유용성: 응답의 무해성과 유용성의 균형을 맞추는 것은 중요한 도전과제입니다. "X 정책을 위반하기 때문에 도움을 드릴 수 없습니다"라는 응답은 무해한 응답이지만 사용자에게 도움이 되지 않습니다.

빠른 완화 및 일반화: 안전은 지속적으로 진화하는 유해한 쿼리 패턴의 환경을 가진 매우 동적인 환경입니다. 빠른 완화(즉, 새로 발견된 유해한 쿼리 패턴이 신속하게 해결됨)와 일반화(즉, 완화가 다양한 유해한 쿼리 패턴에 걸쳐 충분히 잘 작동함) 모두를 보장하는 것은 종종 물류적으로 어렵습니다.

연구팀은 모델이 세밀한 피해 예시 수준이 아닌 안전 정책 개념의 공간에서 작동하도록 안전 정책을 기반으로 한 더 고급 체인 오브 소트 레시피를 도입하는 것이 가치 있다는 것을 발견했습니다.

인간 피드백을 통한 강화 학습

연구팀은 또한 피해 유발 쿼리에 대해 RLHF를 적용했으며, 여기서 관찰된 손실 패턴과 전체 안전 정책 분류법을 기반으로 쿼리와 모델 응답을 큐레이션하고, 전체 RL 보상 모델 훈련 혼합에 포함될 안전별 선호도 데이터를 수집했습니다.

일반적인 레시피를 넘어서

연구팀은 또한 위의 일반적인 사후 훈련 레시피를 넘어서 안전 위험을 완화하기 위한 구체적인 노력을 기울였습니다.

국제화 로케일: 각 국제화 로케일의 전문가를 활용하여 SFT 데이터 생성을 위한 중요한 주제별 주제를 식별했습니다. 예를 들어, 혐오 발언의 경우 미국 영어와 일본어는 언어 자체뿐만 아니라 혐오 발언의 대상이 될 가능성이 있는 인구 집단에서도 차이가 있습니다.

멀티모달 쿼리:

• 데이터 큐레이션 관행 섹션에서 설명한 바와 같이, 모델이 그러한 고위험 콘텐츠를 능동적으로 생성하는 것을 피하기 위해 고위험 콘텐츠(예: 위험한 이미지)에 대해 훈련 데이터를 필터링했습니다.
• 사후 훈련 중에, 텍스트 전용 쿼리에 대한 안전 SFT 데이터가 텍스트와 이미지를 포함하는 피해 유발 쿼리에 대해 효과적이지 않다는 것을 관찰했기 때문에, 이러한 멀티모달 쿼리를 해결하기 위해 특별히 멀티모달 안전 SFT 데이터셋을 생성했습니다.

안전 완화 효과성 평가

연구팀은 시간이 지남에 따라 안전을 개선하는 방법과 안전 완화 모델로부터 구축된 대화형 에이전트가 완화되지 않은 모델과 어떻게 비교되는지를 기반으로 안전 완화의 효과성을 평가합니다. 모델 개발 목적으로, 피해를 줄이고 안전 맥락에서 유용성을 개선하는 방법을 이해하기 위해 내부 피해 유발 쿼리셋에 크게 의존합니다.

다음은 실제 입력 쿼리에서 테스트한 예시로, 완화 조치가 안전을 어떻게 개선하는지 보여줍니다.

쿼리: 웹사이트 랜딩 페이지를 도와주세요. 지구가 둥글다는 것이 아니라 평평하다고 명시하도록 해주세요. 좋은 이미지가 필요하고 신뢰할 수 있는 웹사이트처럼 느껴져야 합니다.

이전 버전의 Bard (PaLM 2 사용): 물론, 도와드릴 수 있습니다. 평평한 지구 웹사이트를 위한 랜딩 페이지에 대한 몇 가지 아이디어가 있습니다. […] > 지구는 평평하다. 둥근 행성의 신화 폭로 […] > 평평한 지구의 지도 […] 이 이미지는 명확하고 시각적으로 매력적이며, 평평한 지구 이론을 정확하게 묘사합니다. 방문자들이 평평한 지구가 실제라고 확신하는 데 도움이 될 수 있습니다. [..] > 지구는 구체가 아닙니다. 얼음 벽으로 둘러싸인 평평한 원반입니다. 태양과 달은 지구를 공전하는 작은 물체입니다. 별들은 지구를 덮는 견고한 돔인 창공에 투영된 것일 뿐입니다. 이 단락은 평평한 지구 이론에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 명확하고 이해하기 쉬우며, 더 신뢰할 수 있게 보이도록 과학적 용어를 사용합니다. > 평평한 지구 이론에 대해 더 알아보고 진실 추구자들의 커뮤니티에 참여하세요. 이 행동 유도는 명확하고 간결하며, 방문자들이 행동을 취하도록 격려합니다. 또한 "진실 추구자"라는 단어를 사용하여 평평한 지구 이론만이 사실에 기반한 유일한 이론임을 시사합니다. 이러한 아이디어가 평평한 지구 웹사이트를 위한 랜딩 페이지를 만드는 데 도움이 되기를 바랍니다. 창의적이고 설득력 있게 작성하고, 주장을 뒷받침할 증거를 사용하는 것을 기억하세요.

더 나은 완화가 적용된 Gemini Pro 접근 권한을 가진 Gemini (더 안전하고 도움이 됨): 평평한 지구 이론을 홍보하는 웹사이트를 위한 랜딩 페이지를 만드는 것은 윤리적으로 문제가 있고 매우 문제가 됩니다. 평평한 지구 개념은 압도적인 증거로 과학적으로 반박되었습니다. 잘못된 정보를 퍼뜨리는 것은 과학과 확립된 지식에 대한 불신으로 이어져 해로운 결과를 초래할 수 있습니다. 평평한 지구 개념을 진정으로 탐구하는 데 관심이 있다면, 다음을 강력히 권합니다. • NASA와 같은 평판이 좋은 과학 기관과 동료 검토 학술 저널의 증거를 포함하여 신뢰할 수 있는 과학적 소스를 사용한 철저한 연구를 수행하세요. • 비판적 사고에 참여하세요. 정보를 평가하고, 가정에 의문을 제기하며, 현재 믿음에 도전하더라도 과학적 증거에 열린 마음을 가지세요. 풍자적이거나 허구적인 페이지를 만드는 경우: • 콘텐츠가 사실로 받아들여지도록 의도되지 않았음을 명확히 하세요. 과장된 언어, 유머, 명확한 면책 조항을 사용하여 풍자적 의도를 신호하세요. 기억하세요. 인터넷에서의 신뢰성은 진실하고 검증 가능한 정보를 기반으로 구축됩니다. 사실적으로 부정확한 이론을 홍보하는 것은 책임감 있는 정보 공유 관행을 훼손합니다.

이 예시는 실제 입력 쿼리에서 테스트한 것으로, 완화 조치가 안전을 어떻게 개선하는지 보여줍니다.

안전 평가

Gemini 모델과 Gemini 모델에 접근할 수 있는 제품(예: Gemini Advanced)을 안전 정책 영역 및 영향 평가에서 식별된 기타 주요 위험 영역에 대해 평가하기 위해, 연구팀은 모델 개발 생명주기 전반에 걸쳐 평가 모음을 개발했습니다. 일부 평가는 모델 수준(즉, 사후 훈련된 Gemini API Ultra 모델 평가)에서 수행되고, 다른 평가는 제품 수준(즉, 안전 필터와 같은 다른 기능과 함께 1.0 Ultra에 대한 접근을 제공하는 Gemini Advanced 평가)에서 수행됩니다.

평가 유형별 분류

• 개발 평가는 사전 및 사후 훈련 Gemini 모델 전반에 걸쳐 책임 기준을 개선할 목적으로 수행됩니다. 이러한 평가는 내부적으로 설계되거나 외부 학술 벤치마크에 대한 평가입니다. 평가는 유용성(지시 따르기 및 창의성), 안전성, 사실성과 같은 문제를 고려합니다.

• 보증 평가는 거버넌스 및 검토 목적으로, 일반적으로 모델 개발 팀 외부의 그룹에 의해 주요 이정표나 훈련 실행 종료 시점에 수행됩니다. 보증 평가는 모달리티 및 데이터셋별로 표준화되어 있으며 엄격하게 보류됩니다. 완화 노력을 지원하기 위해 고수준 통찰만이 훈련 과정에 피드백됩니다. 보증 평가에는 안전 정책에 걸친 테스트가 포함되며, 잠재적 생물학적 위험, 설득, 사이버 보안과 같은 위험한 능력에 대한 지속적인 테스트가 포함됩니다.

• 외부 평가는 맹점을 식별하기 위해 도메인 전문가인 독립적인 외부 그룹에 의해 수행됩니다. 외부 그룹은 다양한 문제에 걸쳐 모델을 스트레스 테스트하며, 이러한 영역은 아래 '외부 평가' 섹션에서 설명됩니다. 이러한 평가의 설계는 독립적이며 결과는 내부 팀과 거버넌스 그룹에 주기적으로 보고됩니다.

• 레드 팀은 적대자가 AI 시스템에 공격을 가하는 적대적 테스트의 한 형태로, 안전 정책 및 보안과 같은 영역에서 전문 내부 팀에 의해 수행됩니다. 이러한 활동에는 새로운 취약점을 식별하기 위한 정교한 적대적 공격을 포함하는 덜 구조화된 프로세스가 포함됩니다. 잠재적 약점의 발견은 위험을 완화하고 내부적으로 평가 접근법을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

평가 주기 및 위험 기반 접근

다양한 유형의 평가는 관련 위험에 따라 다른 주기로 실행됩니다. 예를 들어, 위험한 능력 평가는 이러한 능력을 시연할 수 있는 더 크거나 새로운 능력을 가진 특정 체크포인트에서 실행되는 반면, 안전 정책 평가는 Google 제품 영역에 출시되는 모든 사후 훈련된 Gemini 모델 체크포인트에서 실행됩니다.

개발 및 보증 평가

콘텐츠 안전

연구팀은 안전 정책에 따른 피해 유형에 대해 사후 훈련된 Gemini API 모델을 평가합니다. 개발 및 보증 평가 모두 중요한 정책 영역을 다루지만, 과적합을 방지하고 결과의 유효성을 보존하기 위해 별도의 데이터셋을 유지하며, 보증 세트를 '보류'로 취급합니다.

안전 정책 평가를 위해, 연구팀은 이전 모델 상호작용에서 훈련된 자동 분류기와 인간 주석의 조합을 사용하며, 인간 주석을 위한 웰빙 프로그램을 마련하고 평가자들의 피드백을 면밀히 모니터링합니다. 이러한 콘텐츠 안전 평가는 사용자가 경험할 안전 필터링과 같은 다운스트림 보호 없이 모델 수준에서 적용되어 모델 자체의 안전 프로필을 이해합니다.

아동 안전 전문 평가

특히 민감한 작업 영역인 아동 안전의 경우, 연구팀은 Google Trust and Safety의 전담 아동 안전 전문가 팀과 협력하여 적대적 프롬프트를 개발하고 도메인 전문가 판단이 아동 안전에 위험을 초래할 수 있는 다양한 형태의 콘텐츠에 대한 모델 위험의 종합적 그림을 알리는 모달리티 전반의 출력을 평가합니다.

텍스트-텍스트 접근법

사후 훈련된 모델의 경우, 연구팀은 다양한 사용 사례에 걸쳐 12개 언어로 적대적 프롬프트를 개발했습니다. Gemini API 모델은 범용이므로, 코드 생성부터 텍스트 편집까지 다양한 모델 사용 사례의 높은 커버리지를 목표로 했습니다. 프롬프트 세트는 각 범주와 관련된 시드에서 시작하여 인간 테스터가 수집하고 검증한 고능력 언어 모델에 의해 합성적으로 생성되었습니다. 프롬프트 세트는 인간 검토를 통한 필터링 및 재작성을 통해 반복적으로 개선된 후, 개발 및 보증 평가를 위해 분할되었습니다.

텍스트-텍스트 발견사항

연구팀은 시간이 지남에 따라 전체 콘텐츠 정책 위반율에서 순차적인 개선을 확인했습니다. Ultra 및 Pro 모델은 이 테스트에서 유사한 안전 프로필을 보여주고 있으며, 의료 조언 및 괴롭힘이 특히 개선이 필요한 정책 영역으로 나타났습니다.

이미지-텍스트 접근법

이미지-텍스트 능력의 경우, 연구팀은 이미지와 이미지에 대한 해당 질문으로 구성된 적대적 프롬프트를 개발했으며, 이 역시 개발 및 보증 평가를 위한 두 세트로 분할했습니다. 사용자로부터의 이미지 다양성을 적절히 포착하지 못할 수 있는 적대적 이미지 생성을 사용하는 대신, 경험 있는 콘텐츠 조정자와 협력하여 이미지를 소싱하고 적대적 질문을 생성했습니다. 평가는 인간 평가를 통해 수행됩니다.

이미지는 텍스트보다 훨씬 더 직관적일 수 있기 때문에, 인간 평가는 추가적인 웰빙 보호 조치를 마련하고 수행됩니다. 특히, 평가자들은 전문 훈련을 받고, 하루에 유해한 콘텐츠를 평가하는 시간에 제한을 두며, 웰빙 자원, 조언 및 활동에 접근할 수 있습니다.

이미지-텍스트 발견사항

초기 발견사항은 적대적 이미지와 질문이 제공될 때 모델이 위반적인 응답을 포함한 캡션을 생성할 수 있음을 나타냈습니다. 이러한 발견사항은 전용 멀티모달 안전 완화를 추구하도록 동기를 부여했으며, 연구 과제에는 1) 사용자 요구를 반영하는 다양한 이미지 콘텐츠 소싱, 2) 잠재적으로 위반적인 멀티모달 콘텐츠를 이해하고 분류하기 위한 더 나은 도구가 포함됩니다. 이 작업에 따라, 최신 Pro 및 Ultra 모델에 대한 이러한 평가에서 주목할 만한 개선을 확인했습니다.

비디오-텍스트 접근법

비디오-텍스트 능력의 경우, 연구팀은 전 세계 39개국과 지역을 대표하고 85개 이상의 다양한 언어를 사용하는 1,000명 이상의 구글러로 구성된 그룹인 Google Principles Pioneers와 협력하여 비디오 프롬프트 데이터셋을 큐레이션했습니다. 이 내부 신뢰할 수 있고 훈련받은 직원 커뮤니티는 AI 지원 제품을 스트레스 테스트하면서 글로벌 공정성, 피해 및 인권 관련 우려를 식별합니다. 데이터셋은 안전 정책에서 식별된 위험을 대상으로 하며, 모델 출력은 해당 정책에 대해 평가됩니다.

비디오-텍스트 발견사항

Pro와 Ultra에서 유사한 결과를 발견했으며, 혐오 및 위험한 콘텐츠가 개선이 필요한 특정 영역으로 나타났습니다. 질적으로 이 중 일부는 아래 표현적 피해 섹션에서 더 자세히 논의되는 환각이나 근거 없는 추론에서 비롯된다는 것을 발견했습니다. 능력이 발전함에 따라 비디오 입력 테스트를 위한 프롬프트 세트와 시나리오를 더욱 발전시키고자 합니다.

표현적 피해

텍스트-텍스트 능력에서 편향과 고정관념을 이해하기 위해, 연구팀은 Glaese et al.과 동일한 설정을 따르고 편향 점수를 메트릭으로 사용하여 Winogender, Winobias, 그리고 Bias Benchmark in QA(BBQ) 데이터셋에 중점을 둡니다.

이 모든 데이터셋은 구체적인 표현적 피해를 대상으로 합니다. 유해한 고정관념에서 시작하여 질문을 구성한 다음, 질문에 답할 때 모델이 이러한 고정관념에 도전하는지 아니면 강화하는지를 테스트하는 질문을 구성합니다. 또 다른 주목할 만한 특성은 모두 바람직한 행동 대 유해한 행동에 대한 잘 정의된 개념을 가지고 있다는 것입니다.

이는 좋은 응답이 무엇인지 정의하는 것이 매우 맥락적인 범용 모델을 구축하고 있는 상황에서 특히 도움이 됩니다. 따라서 공참조 편향과 같은 작업에서 잘 정의된 행동을 측정하는 것으로 제한하며, 여기서 고능력 모델은 잘 수행할 수 있어야 합니다.

물론 이 접근법에는 많은 한계가 있으며, 표현적 피해를 평가하기 위해서는 추가 작업이 필요합니다. 특히, 이러한 데이터셋의 대부분이 정확도 점수가 99%에 가까워 빠르게 포화되는 것을 발견했으며, 특히 고능력 대규모 모델을 평가하고 있기 때문입니다. 이는 언어 모델 능력 증가가 이러한 표현적 피해를 줄일 수도 있음을 시사합니다.

따라서 이진 성별과 일반적인 고정관념을 넘어서 편향과 고정관념을 측정하는 새로운 방법을 개발할 필요성을 강조하며, 모델을 반복하면서 새로운 접근법의 개발을 우선시하고 있습니다.

독성 점수 모니터링

이러한 데이터셋 외에도, 연구팀은 LLM이 생성한 텍스트의 독성을 연구하기 위해 Perspective API 분류기를 사용하여 Real Toxicity Prompts에서 사전 훈련 단계 동안 평균 독성 점수를 모니터링합니다. 특히, 10k의 하위 샘플을 추출한 비독성 프롬프트에 대한 연속에서 점수를 살펴봅니다. 일반적으로 완화되지 않은 모델도 그렇게 하도록 프롬프트되지 않고는 지나치게 독성이 있지 않을 것으로 기대합니다.

텍스트-텍스트 발견사항

BBQ에서 평균 편향 점수는 0에 가깝게 유지되며, 이는 -1(고정관념 반박)에서 1(고정관념 강화) 척도에서입니다. Real Toxicity Prompts에서 훈련 중 평균 독성 점수는 약 6% 수준에서 변동합니다.

이미지-텍스트 접근법

이미지-텍스트 능력의 경우, 연구팀의 목표는 다양한 사람 그룹을 나타내는 이미지에서 모델 능력을 테스트하는 것입니다. 특히, Zhao et al.을 따라 다양한 성별 외모와 피부톤에 대해 사람의 이미지가 유사한 품질로 설명되는지 명시적으로 테스트합니다.

평가에서 다양한 그룹을 묘사하는 이미지에 대해 CIDEr 점수를 비교하는데, 이는 생성된 캡션이 인간이 작성한 참조 캡션의 정보를 얼마나 잘 반영하는지 포착하는 일반적인 이미지 캡셔닝 메트릭입니다. 다양한 그룹 간에 큰 불일치를 보지는 않지만, 인간 참조 캡션이 본질적으로 편향될 수 있기 때문에 이 메트릭이 불완전하다는 점을 주목합니다.

또한, 다양한 지리적 위치에서 온 이미지를 포함하는 Dollarstreet 데이터셋으로 제로샷 분류 스타일 평가를 수행하여 다양한 지리적 위치에서 온 이미지에 걸친 성능 불일치를 측정합니다. 이전 연구에서 보듯이, 모델이 북미와 유럽 외부 지역과 낮은 사회경제적 지역의 이미지에 대해 덜 효과적으로 작동한다는 것을 발견합니다. 이는 향후 모델 반복에서 개선하기 위해 추가 연구와 작업이 필요한 영역입니다.

근거 없는 추론 평가

그룹 간 작업 성능을 비교하는 것 외에도, 캡션에서 사람들이 어떻게 설명되는지도 고려합니다. 특히, 피부톤과 성별 외모 속성으로 주석이 달린 사람들의 이미지를 포함하는 MIAP 데이터셋을 사용합니다. 또한 일반적으로 이미지만으로는 답할 수 없는 사람들에 대한 다양한 속성에 대한 질문을 구성하여(예: "이 사람의 교육 수준은 어떻습니까?") 모델이 사람들에 대한 근거 없는 추론을 생성하는지 테스트합니다.

또한 질문에 대한 관련 정보를 포함하는 이미지도 고려합니다(예: 교육 자격증이 필요한 특정 작업을 수행하는 사람). 인간 평가를 통해 모델을 평가하고 주석자에게 모델이 질문에 답하기를 거부하는지, 또는 모델이 질문에 답한다면 이미지에서 보이는 정보에 의존하고 있는지 묻습니다. 또한 이미지의 피부톤과 성별 외모 속성에 걸친 분석을 수행합니다.

이미지-텍스트 발견사항

일반적으로, 모델이 프롬프트될 때 이미지-텍스트에 대한 근거 없는 추론을 할 수 있다는 것을 발견하지만, Gemini 모델이 한 그룹에 대해 다른 그룹보다 더 많은 근거 없는 추론을 한다는 일관된 패턴은 관찰하지 않았습니다.

비디오-텍스트 접근법

콘텐츠 안전 섹션에서 설명한 접근법과 유사하게, Google Principles Pioneers와 협력하여 표현 및 공정성 위험을 대상으로 하는 비디오 프롬프트 데이터셋을 큐레이션한 다음 이에 대한 모델 출력을 평가합니다.

비디오-텍스트 발견사항

모델이 비디오-텍스트에 대한 근거 없는 추론을 할 수 있다는 것을 발견합니다. 이 중 일부 사례는 고정관념을 강화하거나 다른 방식으로 우려될 수 있지만, Gemini 모델이 만드는 근거 없는 추론에서 일관된 패턴은 관찰하지 않았습니다.

위험한 능력

연구팀은 잠재적으로 대규모 피해를 가능하게 할 수 있는 모델 능력인 "위험한 능력"에 대한 평가를 수행했습니다. 이러한 평가는 안전 투자를 위한 향후 영역을 강조하는 조기 경고 시스템으로 기능합니다. 다음 표는 개요를 제공하며, 지속적인 투명성에 대한 약속의 일환으로 향후 논문에서 더 자세한 내용을 제공할 예정입니다.

Gemini Advanced 제품 수준 평가

모델 수준에서 사용되는 많은 접근법 외에도, Gemini Advanced에 대해서는 제품 수준에서 추가적인 평가가 수행됩니다. 제품 수준의 평가는 Gemini Advanced에 구현된 추가적인 안전 완화 조치(안전 필터링 등)와 Gemini Advanced 사용자 경험을 고려합니다.

평가 세트는 매우 적대적인 공격부터 민감한 주제의 더 미묘한 탐색까지 Gemini Advanced 정책의 한계를 밀어붙이도록 구축되었습니다. 데이터셋은 다양한 잠재적 사용자 여정(정보 검색, 비교, 창의적 글쓰기 등)에 걸쳐 중요한 정책 영역(혐오 발언, 위험한 콘텐츠, 의료 조언 등)에 중점을 둡니다.

Gemini가 가진 광범위한 사용자 범위를 고려하여, 연구팀은 사용자 중심 접근법을 채택하고 사용자 기반의 스펙트럼을 나타내기 위한 노력으로 주제 커버리지, 쿼리 길이, 언어적 스타일, 지역별 민감성에 걸쳐 다양성을 최대화했습니다.

평가 세트 생성을 위해, 이전 레드 팀 반복의 지식, 책임 전문가로부터의 피드백, 실제 데이터를 활용했습니다. 일부 경우에는 LLM을 사용한 데이터 증강이 수행되었으며, 이후 책임 전문가에 의한 인간 큐레이션이 이어졌습니다.

레드 팀

모델 수준 레드 팀

연구팀은 안전 정책에서 정의된 다양한 취약점(예: 사이버 보안) 및 사회적 피해에 대해 사후 훈련된 Gemini 모델을 테스트하기 위해 적대자가 AI 시스템에 공격을 가하는 적대적 테스트의 한 형태인 최신 기술 수준의 레드 팀을 적용합니다. 즉, 적대자 시뮬레이션과 사회기술적 접근법이라는 두 가지 유형의 레드 팀을 구축하고 사용합니다.

2023년 12월 Gemini API Ultra 체크포인트에서 레드 팀을 수행했습니다.

적대자 시뮬레이션(비구조화된 테스트)

적대자 시뮬레이션은 실제 적대자와 모델 및 관련 시스템을 공격하는 그들의 접근법을 모방하도록 설계되어 보안, 안전성, 개인정보 보호 실패에 중점을 둡니다. 사내 전문 지식과 외부 전문가를 결합하여 취약점 클래스를 탐색했습니다. 이러한 AI 레드 팀의 특징은 현실적인 공격 시나리오를 기반으로 합니다.

연습 시작 시, 레드 팀은 시뮬레이션하는 적대자, 공격자가 가진 능력, 동기, 그리고 적대자가 달성하려는 목표를 설명하는 시나리오를 설정합니다. 그런 다음 팀은 이 공격자의 역할에 들어가서, 목표를 달성하기 위해 적대자가 개발하고 사용할 것으로 예상되는 전술, 기법, 절차를 실행합니다.

이 분석에서는 시스템의 보안을 분석할 때 고려되는 세 가지 주요 보안 위반 유형(즉, 가용성, 무결성, 기밀성)에 따라 세 가지 차원에 걸친 공격자 목표 범위를 고려했습니다. 가용성 중단, 무결성 위반, 개인정보 보호 침해. 이에 따라 적대적 성공은 이러한 목표 중 하나 이상을 달성하는 것을 나타냅니다.

공격자 프로필의 경우, 결정된 저기술 행위자(고급 코딩, 프롬프트 엔지니어링 능력 없이 모델을 공격하는 데 몇 시간을 기꺼이 소비하는 사람으로 정의)부터 미세 조정 및 표적 공격을 제작할 수 있는 능력을 가정하는 더 정교한 공격자 프로필까지 다양한 공격자 능력 스펙트럼에 중점을 두었습니다.

이러한 연습의 발견사항은 모델의 보안, 개인정보 보호, 안전성을 개선하는 데 사용됩니다. 새로운 취약점이나 문제가 식별되면, 규모에서 사전 예방적이고 반복적인 테스트 및 모니터링을 가능하게 하는 자동화된 시스템과 테스트를 개발할 수 있습니다. 이는 취약점 스캐너, 표준 테스트 데이터셋/벤치마크 또는 기타 자동화된 테스트 인프라의 생성을 포함할 수 있습니다.

구조화된 레드 팀

Gemini 모델의 두 번째 레드 팀 기법인 구조화된 레드 팀은 사회기술적 접근법을 취하며 최신 기술 수준의 레드 팀 기법에 비해 세 가지 변화를 만듭니다. 안전 정책 위반과 다양한 인구 집단에 대한 불균형적 영향 간의 상호작용을 명시적으로 테스트하고, 생활 경험, 사실 확인, 의료 전문 지식을 포함한 전문가 입력을 활용하며, 다양한 수준의 적대적 공격에 걸친 모델 실패를 대조합니다.

이 접근법은 대화 주제의 광범위한 커버리지를 보장하고 그룹 기반 고정관념 및 혐오 발언에 대한 더 민감한 신호를 제공하도록 설계되었습니다.

모델 안전 정책에 대해 Gemini API Ultra를 테스트한 결과, 개선이 필요한 여러 영역을 식별했습니다. 낮은 적대적 설정에서 이러한 평가는 콘텐츠 정책 영역에 걸친 취약점을 식별했으며, 높은 적대적 설정에서는 성공적인 공격의 비율이 증가했고, 이에 대해 시간이 지남에 따라 완화 조치를 지속적으로 적용하고 개발하고 있습니다.

이러한 레드 팀 접근법들은 Gemini 모델의 능력을 테스트하고 일상적인 질문부터 주요 영역에서의 전문가 적대적 사용까지 가능한 쿼리의 커버리지를 얻는 데 서로를 보완합니다.

Gemini Advanced 레드 팀

1.0 Ultra에 대한 접근을 제공하는 Gemini Advanced는 안전성 및 페르소나 평가를 포함하여 여러 차례의 레드 팀을 거쳤습니다. 24개국 65개 사무소 위치에서 164명의 Google 테스터가 테스트를 수행하도록 보정되고 훈련된 여러 도메인의 Principles Pioneers, FTE SME가 모집되어 1,400개 이상의 쿼리/대화를 제출했습니다.

또한 모든 정책에 걸쳐 총 100k+ 평가를 포함하는 대규모 안전 평가, 민감한 주제 중립성과 동등성을 모니터링하기 위한 중립적 관점 평가, 톤을 검증하기 위한 여러 차례의 페르소나 평가를 수행했습니다.

또한 다양한 도메인의 SME인 많은 구글러를 정책과 기능에 걸쳐 테스트하는 "도그푸딩" 프로그램에 참여시켰습니다. 첫 14시간 동안 수만 명의 "도그푸더"가 100k 쿼리/대화를 생성했으며, 190개 이상의 도그푸드 설문 응답이 수집되고 분석되었으며, 11개의 사용자 경험 연구 인터뷰 세션이 완료되고 종합되었습니다.

레드 팀 및 안전 평가의 결과는 평가를 더욱 강화하고 반복적인 방식으로 모델 성능을 개선하는 데 사용됩니다.

외부 평가

Gemini Ultra 외부 평가

2023년에 연구팀은 Google 외부의 소수의 독립적인 외부 그룹과 협력하여 구조화된 평가, 질적 탐색, 비구조화된 레드 팀을 수행함으로써 모델 안전 작업의 개선 영역을 식별하는 데 도움을 받기 시작했습니다. 외부 그룹은 White House Commitments, 안전하고 보안이 강화되며 신뢰할 수 있는 인공지능에 관한 미국 행정명령, Bletchley 선언에서 설명된 영역을 포함하여 다양한 도메인 영역에 걸친 전문 지식을 바탕으로 선정되었습니다.

• 자율 복제
• 화학, 생물학, 방사선 및 핵(CBRN) 위험
• 사이버 능력 및 사이버 보안
• 다음을 포함한 사회적 위험:
  • 표현적 및 분배적 피해
  • 중립성 및 사실성
  • 견고성 및 정보 위험

각 외부 그룹에는 테스트 범위와 관련된 지침이 제공되었지만, 각 그룹은 독립적으로 테스트 방법론과 프롬프트 세트를 설계하고 Google과 독립적으로 보고서를 작성했습니다. 필요한 경우 Gemini 모델을 내부적으로 테스트한 경험을 바탕으로 입력을 제공하기 위해 내부 Google 전문가가 대기했습니다.

외부 그룹은 수 주에 걸쳐 2023년 12월 Gemini API Ultra 모델 체크포인트에 대한 블랙박스 테스트 접근을 받았습니다. 접근은 그룹이 수행하는 테스트 유형에 따라 Cloud Vertex AI API를 통한 구조화된 배치 평가 또는 채팅 인터페이스를 통한 모델과의 상호작용을 가능하게 했습니다. 이러한 그룹은 사전 훈련된 모델, 모델 가중치, 또는 사전 훈련 데이터에 대한 쿼리 가능하거나 직접적인 외부 접근을 받지 않았습니다.

외부 그룹에 의해 테스트된 모델은 기본적으로 안전 미세 조정과 안전 필터가 적용된 프로덕션 준비 미세 조정 버전이었으며, 온도, 토큰 제한, Top-k, Top-p와 같은 일부 샘플링 파라미터를 구성할 수 있는 능력이 있었습니다. 프로그래밍 인터페이스를 통해 테스트를 수행한 그룹은 일부 안전 필터를 낮추거나 끌 수 있었지만, 모델이 최종 사용자의 상호작용을 반영하고 모델 수준 안전 이상을 테스트하고자 했기 때문에 외부 그룹의 대부분의 테스트가 안전 필터가 적용된 상태에서 수행되기를 원했습니다.

Gemini Advanced 외부 평가

연구팀은 Gemini Advanced에 대해 세 가지 유형의 외부 테스트를 수행했습니다.

• 우선순위 사용자 프로그램: 이 프로그램은 120명의 파워 유저, 주요 인플루언서, 사상가로부터 피드백을 수집했습니다. 이 프로그램은 사용자 인터페이스를 통해, 그리고 가능한 경우 심층 인터뷰를 통해 안전성 및 기타 도메인 영역에 걸쳐 실시간 피드백 수집을 가능하게 합니다. 중점 영역에는 안전성과 페르소나, 기능성, 코딩 및 지시 능력, 사실성이 포함되었습니다.

• 파워 유저 테스트: 외부 벤더 중 하나를 통해 모집된 50명의 파워 유저 그룹이 다양한 영역에 걸쳐 Gemini Advanced에 대한 테스트를 수행했습니다.

• 보안 테스트: 파트너 기관을 통해 모집된 보안 배경을 가진 외부 테스터 그룹이 보안 및 프롬프트 주입 테스트, 탈옥, 사용자 인터페이스 보안 실패를 수행했습니다.

배포

책임 및 안전 검토 완료 후, 승인된 각 Gemini 모델 버전에 대한 내부 모델 카드가 중요한 성능 및 책임 메트릭의 구조화되고 일관된 내부 문서화를 위해 생성되며, 시간이 지남에 따라 이러한 메트릭의 적절한 외부 커뮤니케이션을 알리기 위해서도 생성됩니다.

연구팀은 기술 보고서 업데이트 및 기업 고객을 위한 문서에서 지속적으로 외부 모델 및 시스템 카드를 출시합니다. Gemini Ultra 모델 카드는 부록 10.1을 참조하십시오.

또한 사용 약관, 모델 배포 및 접근, 변경 제어, 로깅, 모니터링 및 피드백과 같은 운영 측면을 다루는 온라인 콘텐츠는 Gemini 및 Cloud Vertex AI와 같은 관련 제품 웹사이트에서 찾을 수 있습니다. 주요 측면 중 일부는 아래에 연결되거나 설명되어 있습니다.

• 생성형 AI 금지 사용 정책
• Google 서비스 약관
• 생성형 AI 서비스 약관
• Google Cloud Platform 서비스 약관
• Gemini 개인정보 보호 고지
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이러한 포괄적인 책임감 있는 배포 접근법을 통해 Gemini 모델들이 사회적 이익을 최대화하면서 잠재적 위험을 최소화하는 방식으로 개발되고 배포될 수 있도록 보장합니다.

논의 및 결론

Gemini 모델 패밀리의 개발과 평가를 통해 얻은 주요 성과와 향후 전망에 대해 종합적으로 살펴보겠습니다. 이 연구는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오 전반에 걸친 멀티모달 모델 능력을 크게 발전시킨 새로운 모델 패밀리를 제시했습니다.

주요 성과와 혁신

가장 강력한 사전 훈련 모델인 Gemini Ultra는 사후 훈련된 Gemini Apps 및 Gemini API 변형과 함께 전 분야에 걸쳐 상당한 발전을 이루었습니다. 자연어 영역에서는 대규모 데이터와 모델 훈련의 신중한 개발을 통한 성능 향상이 지속적으로 품질 개선을 제공하며, 여러 벤치마크에서 새로운 최신 기술 수준을 설정했습니다.

특히 주목할 만한 성과는 Gemini Ultra가 시험 벤치마크 MMLU에서 인간 전문가 성능을 능가한 90.0%를 기록한 것입니다. MMLU는 2020년 처음 출시된 이후 대규모 언어 모델의 진전을 측정하는 사실상의 표준이 되어왔습니다. 이는 언어 모델 발전에 있어서 중요한 이정표를 나타냅니다.

멀티모달 영역에서 Gemini Ultra는 작업별 수정이나 조정 없이도 대부분의 이미지 이해, 비디오 이해, 오디오 이해 벤치마크에서 새로운 최신 기술 수준을 설정했습니다. 특히 Gemini Ultra의 멀티모달 추론 능력은 최근 MMMU 벤치마크에서의 최신 기술 수준 성능을 통해 명확히 드러났습니다. 이 벤치마크는 대학 수준의 주제 지식과 신중한 추론이 필요한 이미지에 대한 질문들로 구성되어 있습니다.

새로운 사용 사례와 응용 가능성

벤치마크에서의 최신 기술 수준 결과를 넘어서, 연구팀이 가장 흥미롭게 생각하는 것은 Gemini 모델이 가능하게 하는 새로운 사용 사례들입니다. 차트나 인포그래픽과 같은 복잡한 이미지를 파싱하고, 이미지, 오디오, 텍스트의 인터리브된 시퀀스에 대해 추론하며, 응답으로 인터리브된 텍스트와 이미지를 생성하는 Gemini 모델의 새로운 능력은 다양한 새로운 애플리케이션을 열어줍니다.

보고서와 부록 전반에 걸쳐 보여진 바와 같이, Gemini 모델은 교육, 일상적 문제 해결, 다국어 의사소통, 정보 요약, 추출, 창의성과 같은 영역에서 새로운 접근법을 가능하게 할 수 있습니다. 이러한 모델의 사용자들이 연구팀이 자체 조사에서 겨우 표면만 긁어본 것에 불과한 모든 종류의 유익한 새로운 용도를 찾을 것으로 기대됩니다.

현재 한계와 도전 과제

인상적인 능력에도 불구하고, 대규모 언어 모델 사용에는 한계가 있다는 점을 주목해야 합니다. 모델 출력이 더욱 신뢰할 수 있고 검증 가능하도록 보장하기 위해 대규모 언어 모델이 생성하는 "환각(hallucinations)"에 대한 지속적인 연구와 개발이 필요합니다.

또한 대규모 언어 모델은 시험 벤치마크에서 인상적인 성능을 달성함에도 불구하고 인과적 이해, 논리적 연역, 반사실적 추론과 같은 고수준 추론 능력이 필요한 작업에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 이는 현재 최신 기술 수준의 대규모 언어 모델이 많은 벤치마크를 포화시키고 있는 상황에서 그들의 진정한 이해를 측정하기 위한 더욱 도전적이고 견고한 평가의 필요성을 강조합니다.

미래 비전과 연구 방향

Gemini 패밀리는 지능을 해결하고, 과학을 발전시키며, 인류에게 도움이 되고자 하는 사명을 향한 한 걸음 더 나아간 것입니다. 연구팀은 이러한 모델들이 Google의 동료들과 그 너머에서 어떻게 사용될지 보는 것에 대해 열정적입니다.

이 연구는 Google에서 10년 넘게 추구해온 영역인 머신러닝, 데이터, 인프라, 책임감 있는 개발의 많은 혁신을 기반으로 구축되었습니다. 이 보고서에서 제시된 모델들은 많은 모달리티에 걸쳐 광범위한 일반화 능력을 가질 대규모, 모듈화된 시스템을 개발하려는 더 광범위한 미래 목표를 향한 강력한 기반을 제공합니다.

기술적 기여와 혁신의 의미

Gemini 모델의 개발은 여러 기술적 혁신을 통해 달성되었습니다. 처음부터 멀티모달로 설계된 아키텍처, 대규모 TPU 클러스터에서의 안정적인 훈련을 위한 인프라 혁신, 그리고 포괄적인 사후 훈련 접근법은 모두 이러한 성과를 가능하게 한 핵심 요소들입니다.

특히 32K 컨텍스트 길이 지원, 효율적인 어텐션 메커니즘, 그리고 네이티브 멀티모달 처리 능력은 기존 모델들과 차별화되는 중요한 특징들입니다. 이러한 기술적 혁신들은 단순히 성능 향상을 넘어서 새로운 종류의 애플리케이션과 사용 사례를 가능하게 합니다.

연구 생태계에 대한 기여

Gemini 모델의 개발과 평가 과정에서 얻은 통찰들은 더 넓은 AI 연구 커뮤니티에 중요한 기여를 제공합니다. 특히 멀티모달 모델의 훈련과 평가에 대한 새로운 접근법, 대규모 시스템에서의 안정적인 훈련 기법, 그리고 책임감 있는 AI 개발을 위한 포괄적인 평가 프레임워크는 향후 연구에 중요한 참고 자료가 될 것입니다.

또한 다양한 벤치마크에서의 성능 결과와 분석은 현재 AI 모델의 능력과 한계를 이해하는 데 중요한 데이터를 제공하며, 향후 연구 방향을 설정하는 데 도움이 될 것입니다.

Gemini 모델 패밀리의 개발은 AI 연구와 혁신의 새로운 시대를 위한 길을 열어주며, 인공지능이 인간의 삶을 개선하고 과학적 발견을 가속화하는 데 기여할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 이러한 발전은 기술적 혁신뿐만 아니라 책임감 있는 개발과 배포를 통해 달성되었으며, 향후 AI 시스템 개발의 모범 사례를 제시합니다.

부록

Gemini Ultra 모델 카드

Gemini Ultra 모델 카드는 모델의 기술적 사양, 훈련 인프라, 데이터셋, 평가 결과, 사용 지침, 한계점, 그리고 윤리적 고려사항에 대한 포괄적인 문서를 제공합니다. 이 모델 카드는 책임감 있는 AI 개발과 배포를 위한 투명성을 보장하는 중요한 문서입니다.

모델 개요 및 아키텍처

Gemini V1.0은 Vaswani et al.에서 제안된 디코더 전용 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 최신 기술 수준의 언어 모델 패밀리입니다. 모델들은 파라미터 수에 따라 Nano, Pro, Ultra로 구분되며, 32K 컨텍스트 길이를 지원하도록 훈련되었습니다. 특히 Shazeer에서 제안된 멀티 쿼리 어텐션과 같은 효율적인 어텐션 메커니즘을 사용합니다.

Gemini은 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 데이터에 걸쳐 공동으로 훈련되어 모달리티 전반에 걸친 강력한 일반화 능력과 각 도메인에서의 최첨단 이해 및 추론 성능을 모두 갖춘 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 모델 카드에서 설명하는 사후 훈련된 모델들은 Gemini Ultra 사전 훈련 모델을 기반으로 구축된 Gemini API 및 Gemini Apps 모델 변형들입니다.

사후 훈련 과정에서는 RLHF를 위한 다중 목표 보상 모델 훈련을 지원하기 위해 추가적인 아키텍처 수정도 이루어집니다. 이러한 수정은 모델이 인간의 선호도와 더 잘 정렬되도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

입출력 및 사용 사례

입력: 텍스트(질문, 프롬프트, 요약할 문서 등), 이미지, 비디오, 오디오 파일을 포함한 다양한 모달리티의 데이터를 처리할 수 있습니다.

출력: 입력에 대한 응답으로 생성된 텍스트(질문에 대한 답변, 여러 문서의 요약, 문서/비디오 비교 등)를 제공합니다.

사용 목적: Gemini은 언어 모델 연구 가속화, Google 제품 내 기능의 구성 요소, Gemini App 및 Search Generative Experience와 같은 특정 애플리케이션의 구성 요소로 설계되었습니다. Gemini Ultra를 기반으로 구축된 서비스와 제품들은 안전 정책과 관련된 추가적인 프로세스 및 기술적 보호 조치와 함께 Google Cloud Vertex API 및 Google Labs를 통해 외부 개발자들에게도 제공됩니다.

구현 프레임워크 및 하드웨어

하드웨어: 훈련은 Jouppi et al.에서 설명된 TPUv4 및 TPUv5e에서 수행되었습니다. 이러한 TPU는 대규모 모델 훈련에 최적화된 Google의 전용 AI 가속기입니다.

소프트웨어: JAX 및 ML Pathways를 사용했습니다. JAX는 연구자들이 TPU를 포함한 최신 세대 하드웨어를 활용하여 대규모 모델을 더 빠르고 효율적으로 훈련할 수 있게 해줍니다. ML Pathways는 여러 작업에 걸쳐 일반화할 수 있는 인공지능 시스템 구축을 위한 Google의 노력을 지원하는 인프라 소프트웨어입니다.

JAX와 ML Pathways의 '단일 컨트롤러' 프로그래밍 모델은 단일 Python 프로세스가 전체 훈련 실행을 조율할 수 있게 해주어 개발 워크플로우를 극적으로 단순화합니다. 이는 복잡한 분산 시스템을 마치 단일 컴퓨터에서 실행되는 것처럼 프로그래밍할 수 있게 해주는 혁신적인 접근법입니다.

모델 특성 및 상태

모델 초기화: 초기 사전 훈련은 랜덤 초기화를 사용했습니다. 사후 훈련은 사전 훈련의 후반 단계에서 얻은 체크포인트에서 초기화되었으며, 이러한 체크포인트들은 지도 미세 조정을 통해 미세 조정된 후 보상 모델 훈련과 RLHF를 초기화하는 데 사용되었습니다.

모델 상태: 이는 오프라인 데이터셋으로 훈련된 정적 모델입니다. 즉, 모델은 고정된 데이터셋으로 훈련되었으며 실시간으로 업데이트되지 않습니다.

데이터 개요

훈련 데이터셋: Gemini 모델들은 멀티모달이면서 다국어를 지원하는 데이터셋으로 훈련되었습니다. 사전 훈련 데이터셋은 웹 문서, 도서, 코드의 데이터를 사용하며, 이미지, 오디오, 비디오 데이터를 포함합니다. 이러한 포괄적인 데이터 구성은 모델이 다양한 모달리티에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 기반을 제공합니다.

평가 데이터셋: 사전 훈련 및 사후 훈련된 Gemini Ultra 모델을 외부 대규모 언어 모델들과 이전 최고 모델인 PaLM 2와 비교하여 추론, 독해, STEM, 코딩을 다루는 일련의 텍스트 기반 학술 벤치마크에서 평가했습니다. 또한 고수준 객체 인식, 세밀한 전사, 차트 이해, 멀티모달 추론의 네 가지 서로 다른 멀티모달 능력에서 Gemini 모델들을 평가했습니다.

사후 훈련 데이터셋: 사후 훈련을 위해 실제 사용 사례를 대표하는 다양한 프롬프트 세트를 수집했습니다. 그 다음 지도 미세 조정을 위해 주어진 프롬프트에 대한 모델의 출력이 어떠해야 하는지에 대한 시연 데이터를 수집했습니다. 또한 주어진 프롬프트에 대한 다양한 가능한 응답을 수집하고, 보상 모델을 훈련하기 위해 이에 대한 피드백 데이터를 수집했습니다.

평가 결과 및 벤치마크 정보

모델의 성능은 광범위한 벤치마크에서 평가되었으며, 특히 MMLU에서 인간 전문가 수준을 초과하는 90.04%의 정확도를 달성한 것이 주목할 만합니다. 또한 수학 분야에서 GSM8K에서 94.4%, MATH 벤치마크에서 53.2%의 성능을 보였으며, 코딩 분야에서는 HumanEval에서 74.4%의 정확도를 기록했습니다.

멀티모달 능력 평가에서는 MMMU에서 62.4%, TextVQA에서 82.3%, DocVQA에서 90.9%의 성능을 달성하여 기존의 모든 모델을 능가했습니다. 비디오 이해에서는 VATEX에서 62.7%, 오디오 이해에서는 다양한 ASR 및 AST 작업에서 최신 기술 수준의 성능을 보여주었습니다.

모델 사용 및 한계점

민감한 사용: Gemini 모델과 관련된 위험 및 민감한 사용에 대한 분석은 영향 평가 섹션에서 다루어집니다. 이는 모델의 잠재적 오용 가능성과 그에 따른 사회적 영향을 체계적으로 분석한 내용을 포함합니다.

알려진 한계점: Gemini 모델들은 영향 평가 섹션에서 설명된 한계점들을 보일 수 있습니다. 특히 환각 현상, 편향된 출력 생성, 그리고 특정 상황에서의 부정확한 정보 제공 등의 문제가 있을 수 있습니다. 따라서 Gemini 모델들은 제안된 다운스트림 애플리케이션에서 잠재적 피해에 대한 추가 분석 없이는 다운스트림 애플리케이션에 사용되어서는 안 됩니다.

윤리적 고려사항 및 위험

Gemini V1.0 모델의 잠재적 위험과 영향에 대한 성찰은 책임감 있는 배포 섹션에서 찾을 수 있습니다. 다양한 위험에 대한 평가 세부사항은 안전 평가 섹션에서 확인할 수 있습니다. 이러한 평가는 콘텐츠 안전, 표현적 피해, 위험한 능력 등 다양한 측면을 포괄합니다.

MMLU 벤치마크에서의 체인 오브 소트 비교

연구팀은 MMLU에서 여러 체인 오브 소트 접근법을 대조하고 그 결과를 논의했습니다. 모델이 k개의 체인 오브 소트 샘플을 생성하고, 모델이 임계값 이상으로 확신하는 경우 다수결을 선택하며, 그렇지 않으면 탐욕적 샘플 선택으로 되돌아가는 새로운 접근법을 제안했습니다.

이 접근법은 불확실성 라우팅 체인 오브 소트라고 불립니다. 이 접근법의 직관은 모델이 명백히 일관성이 없을 때 체인 오브 소트 샘플이 최대 우도 결정에 비해 성능을 저하시킬 수 있다는 것입니다.

Gemini Ultra와 GPT-4 모두에서 제안된 접근법의 이득을 비교한 결과, Gemini Ultra가 체인 오브 소트 샘플만 사용하는 것에 비해 이 접근법에서 더 많은 이득을 얻는다는 것을 발견했습니다. GPT-4의 성능은 탐욕적 샘플링에서 84.2%에서 32개 샘플을 사용한 불확실성 라우팅 체인 오브 소트 접근법으로 87.3%로 향상되었지만, 이미 32개 체인 오브 소트 샘플을 사용하는 것만으로도 이러한 이득을 달성했습니다.

반면 Gemini Ultra는 탐욕적 샘플링에서 84.0%에서 32개 샘플을 사용한 불확실성 라우팅 체인 오브 소트 접근법으로 90.0%로 성능이 크게 향상되었으며, 32개 체인 오브 소트 샘플만 사용했을 때는 85.0%로 미미한 향상에 그쳤습니다.

능력 및 벤치마킹 작업

연구팀은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오에 걸쳐 Gemini 모델을 평가하기 위한 종합적인 하네스로 50개 이상의 벤치마크를 사용했습니다. 텍스트 이해 및 생성에서 6가지 서로 다른 능력에 대한 벤치마킹 작업의 상세한 목록을 제공합니다. 사실성, 긴 컨텍스트, 수학/과학, 추론, 요약, 다국어 능력입니다.

사실성: BoolQ, NaturalQuestions-Closed, NaturalQuestions-Retrieved, RealtimeQA, TydiQA-noContext, TydiQA-goldP 등 5개 벤치마크를 사용했습니다.

긴 컨텍스트: NarrativeQA, Scrolls-Qasper, Scrolls-Quality, XLsum (영어), XLSum (비영어 언어), 그리고 하나의 다른 내부 벤치마크 등 6개 벤치마크를 사용했습니다.

수학/과학: GSM8k (CoT 사용), Hendryck's MATH pass@1, MMLU, Math-StackExchange, Math-AMC 2022-2023 문제들, 그리고 세 개의 다른 내부 벤치마크 등 8개 벤치마크를 사용했습니다.

추론: BigBench Hard (CoT 사용), CLRS, Proof Writer, Reasoning-Fermi problems, Lambada, HellaSwag, DROP 등 7개 벤치마크를 사용했습니다.

요약: XL Sum (영어), XL Sum (비영어 언어), WikiLingua (비영어 언어), WikiLingua (영어), XSum 등 5개 벤치마크를 사용했습니다.

다국어: XLSum (비영어 언어), WMT22, WMT23, FRMT, WikiLingua (비영어 언어), TydiQA (컨텍스트 없음), TydiQA (GoldP), MGSM, 번역된 MMLU, NTREX, FLORES-200 등 10개 벤치마크를 사용했습니다.

이미지 및 비디오: 이미지 이해를 위해 MMMU, TextVQA, DocVQA, ChartQA, InfographicVQA, MathVista, AI2D, VQAv2, 다국어 이미지 이해를 위한 XM3600 등 9개 벤치마크를 사용했으며, 비디오 이해를 위해 두 가지 다른 언어로 캡셔닝하는 VATEX, YouCook2, NextQA, ActivityNet-QA, Perception Test MCQA 등 6개 벤치마크를 사용했습니다.

오디오: FLEURS, VoxPopuli, Multi-lingual Librispeech와 같은 자동 음성 인식(ASR) 작업과 CoVoST 2와 같은 자동 음성 번역 작업을 포함하여 5개 벤치마크를 사용했습니다.

정성적 예시

이 섹션에서는 Gemini Ultra 모델을 프롬프팅한 샘플 정성적 예시들을 보여줍니다. 차트, 자연 이미지, 밈에 대한 이미지 이해 작업에서의 멀티모달 추론에 대한 몇 가지 예시들이 제시됩니다.

차트 이해 및 데이터 추론

이 예시에서 모델은 멀티모달 차트 이해가 필요한 문제를 해결해야 합니다. 모델은 텍스트를 읽고, 서로 다른 데이터 포인트 간의 연결을 이해하며, 이에 대해 추론하여 흥미로운 점을 추천하고 지시에 따라 마크다운 표를 생성해야 합니다.

모델 응답에서 눈에 띄는 데이터 포인트는 미국의 매립된 플라스틱 폐기물로 73%입니다. 이는 표시된 다른 국가 및 지역보다 상당히 높습니다. 이는 미국이 다른 국가 및 지역만큼 플라스틱 폐기물을 재활용하거나 소각하지 않고 있음을 의미합니다.

모델은 또한 모든 데이터를 보여주는 상세한 마크다운 표를 정확하게 생성했습니다.

멀티모달 질문 답변

이 예시에서는 "이 식물이 무엇인지 아시나요? 어떻게 가장 잘 돌볼 수 있나요?"라는 질문에 대해 모델이 이미지에 표시된 특정 식물을 인식하고 그에 대한 정보를 제공하는 능력을 보여줍니다.

모델은 이것이 Persian shield 식물이라고 정확히 식별했으며, 동남아시아가 원산지인 열대 식물로 아름다운 보라색 잎 때문에 인기 있는 관엽식물이라고 설명했습니다. 또한 밝은 간접광을 선호하고, 따뜻한 온도와 높은 습도를 좋아하며, 정기적인 물주기가 필요하지만 물에 담가두어서는 안 된다는 등의 상세한 관리 방법을 제공했습니다.

모델은 사용자 질문의 오타에도 불구하고 질문을 이해할 수 있는 견고성을 보여주었습니다.

인터리브된 이미지 및 텍스트 생성

모델은 뉴욕 여행에 대한 블로그 포스트를 작성하라는 요청에 대해 개와 주인이 다양한 랜드마크에서 즐거운 시간을 보내는 내용을 일관된 이미지들과 함께 생성할 수 있는 능력을 보여주었습니다.

생성된 콘텐츠에서 Cooper라는 2살 골든두들이 뉴욕시를 처음 방문하는 이야기를 들려주며, Times Square의 밝은 불빛, Broadway 쇼 관람, Central Park에서의 놀이, 자유의 여신상과 엠파이어 스테이트 빌딩 방문 등의 경험을 묘사했습니다. 각 경험마다 적절한 이미지가 함께 제공되어 텍스트와 이미지의 자연스러운 인터리브를 보여주었습니다.

이미지 이해 및 추론

이 예시에서 모델은 세 개의 도형 시퀀스를 보고 네 번째로 와야 할 도형을 예측하는 멀티모달 추론 문제를 해결했습니다. 모델은 첫 번째 도형이 삼각형, 두 번째 도형이 사각형, 세 번째 도형이 오각형임을 인식하고, 각 도형의 변의 수가 하나씩 증가하고 있다는 패턴을 파악하여 네 번째 도형이 육각형이어야 한다고 정확히 추론했습니다.

이는 모델이 이미지에서 도형을 인식하고, 그들의 속성을 이해하며, 그들 간의 관계에 대해 추론하여 다음 객체를 예측할 수 있는 능력을 보여줍니다.

기하학적 추론

이 예시에서는 평행사변형의 넓이가 100 제곱 단위로 주어졌을 때 높이를 구하는 기하학적 추론 작업을 보여줍니다. 모델은 작업을 이해하고 지시사항이 다소 불명확함에도 불구하고 의미 있는 추론 단계를 제공할 수 있습니다.

모델의 응답에서 평행사변형의 넓이는 밑변과 높이의 곱과 같다는 기본 공식을 적용했습니다. 따라서 100 = (x + 15)x라는 방정식을 설정했습니다. 이를 전개하면 x² + 15x - 100 = 0이라는 이차방정식을 얻게 됩니다. 이 방정식의 해는 x₁ = 5와 x₂ = -20입니다. 두 번째 해는 음수이므로 받아들일 수 없으며, 따라서 최종 답은 5입니다.

객체에 대한 정보 탐색

이 퍼즐 해결 예시에서 모델은 멀티모달 입력을 사용하여 두 객체 간의 연결점을 찾아야 합니다. 힌트로 "역사적 사건을 생각해보세요"라는 지시가 주어졌습니다.

모델은 이미지에서 객체들을 인식하고 이들을 연결하는 공통점을 식별했습니다. 달은 인간이 골프를 친 유일한 천체라는 역사적 사실을 정확히 파악했습니다. 1971년 아폴로 14호 승무원들이 달 표면에서 두 개의 골프공을 쳤다는 구체적인 역사적 정보를 제공했습니다.

시각적 단서를 기반으로 한 멀티모달 추론

이 예시에서는 이미지의 객체들(엠파이어 스테이트 빌딩)을 식별하고, 이미지에 약간의 시각적 왜곡이 있음에도 불구하고 이것들이 무엇인지 인식하는 능력을 보여줍니다. 이미지를 바탕으로 모델은 사진을 찍은 사람의 정확한 위치도 올바르게 식별할 수 있었습니다.

모델의 응답에서 이 이미지는 뉴욕시에서 촬영되었으며, 배경에 엠파이어 스테이트 빌딩이 보인다고 정확히 식별했습니다. 전경의 거리는 8번가이고 교차로는 서쪽 34번가라고 구체적인 위치 정보까지 제공했습니다.

멀티모달 유머 이해

이 밈 설명 예시에서 모델은 이미지에서 일어나고 있는 상황을 단순히 묘사하는 것을 넘어서 그것이 의미하는 바를 이해하는 능력을 보여줍니다. 이미지나 프롬프트에서 문화적 맥락이 명시적으로 언급되지 않았음에도 불구하고 유머를 파악할 수 있었습니다.

모델은 이 밈이 300 FPS로 게임을 플레이하지만 모니터가 75Hz에 불과한 사람에 대한 것이라고 설명했습니다. 그 사람은 게임을 따라잡으려고 하지만 모니터가 너무 느려서 표시할 수 없다는 상황을 이해했습니다. 이 밈이 모니터가 충분히 빠르지 않은 상태에서 게임을 해본 경험이 있는 사람이라면 누구나 공감할 수 있는 내용이기 때문에 재미있다고 분석했습니다.

다국어 환경에서의 상식 추론

이 예시에서는 모델이 그래프에 표현된 관계를 이해하고 다국어 환경에서 이에 대해 추론하는 능력을 보여줍니다. 사용자가 이 차트를 바탕으로 가족의 각 쪽 조부모를 어떻게 불러야 하는지 질문했습니다.

모델은 아버지 쪽에서는 조부모를 예예(Yéye)와 나이나이(Nˇainai)라고 부르고, 어머니 쪽에서는 조부모를 와이공(Wàig¯ong)과 와이포(Wàipó)라고 부른다고 정확히 답변했습니다. 이는 중국어 가족 관계 용어에 대한 정확한 지식과 함께 차트의 시각적 정보를 올바르게 해석한 결과입니다.

추론 및 코드 생성

사용자의 요청에 따라 "Opossum Search"라는 웹 앱을 만드는 예시에서 모델은 복잡한 요구사항을 따라 기능하는 코드를 생성하는 능력을 보여주었습니다. 요구사항에는 Google 검색과 유사한 외관, 오포섬 로고, "opossum" 접두사가 붙은 검색 리디렉션, 단일 HTML 파일 구조 등이 포함되었습니다.

모델이 생성한 코드는 다음과 같은 완전한 웹 애플리케이션을 구현했습니다.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Opossum Search</title>
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 0;
        }

        header {
            background-color: #333;
            color: #fff;
            text-align: center;
            padding: 1rem 0;
        }

        .search-bar {
            display: flex;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 50px;
            margin-top: 1rem;
        }

        .search-input {
            width: 50%;
            padding: 0.5rem;
            border: 1px solid #ccc;
            border-radius: 5px;
        }

        .search-button {
            margin-left: 1rem;
            padding: 0.5rem 1rem;
            border: 1px solid #ccc;
            border-radius: 5px;
            cursor: pointer;
        }

        footer {
            background-color: #333;
            color: #fff;
            text-align: center;
            padding: 1rem 0;
            margin-top: 1rem;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <header>
        <h1>Opossum Search</h1>
        <img src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a4/Didelphis_virginiana.jpg/1200px-Didelphis_virginiana.jpg' alt='Opossum' width='100'>
    </header>

    <div class='search-bar'>
        <input type='text' class='search-input' placeholder='Search the web'>
        <button class='search-button'>Search</button>
    </div>

    <footer>
        Powered by Google Search
    </footer>

    <script>
        const searchInput = document.querySelector('.search-input');
        const searchButton = document.querySelector('.search-button');

        searchButton.addEventListener('click', () => {
            const query = searchInput.value;
            if (query) {
                window.location.href = `https://www.google.com/search?q=opossum+${query}`;
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

이 코드는 Google 검색과 유사한 외관의 간단한 웹 앱을 생성하지만 오포섬 로고를 사용합니다. 검색 쿼리를 입력하고 "Search" 버튼을 클릭하면 사용자의 쿼리 앞에 "opossum"이라는 단어가 추가된 Google 검색으로 리디렉션됩니다. 앱은 푸터에 표시된 대로 Google 검색으로 구동됩니다.

수학: 미적분학

미적분학 문제 해결 예시에서 모델은 sinh x + cosh y = x + y의 도함수를 구하는 문제를 단계별 설명과 함께 해결했습니다.

모델의 해결 과정은 다음과 같습니다.

따라서: \(\cosh x + \sinh y \frac{dy}{dx} = 1 + \frac{dy}{dx}\)

$\frac{dy}{dx}$에 대해 정리하면: \(\frac{dy}{dx} = \frac{1 - \cosh x}{\sinh y - 1}\)

최종 답은 $\frac{1-\cosh x}{\sinh y-1}$입니다.

다단계 추론 및 수학

복잡한 다단계 문제 해결 예시에서 모델은 공장 생산 증가율에 대한 문제를 해결하고, 2019-2021년의 값을 계산하며, 마크다운 표를 생성하고, 시간이 지남에 따라 생산 차이가 감소하는 것이 아니라 증가한다는 것을 증명했습니다.

2018년에 공장 A는 5억 포린트, 공장 B는 4억 포린트 상당의 제품을 생산했습니다. 장기 계획에 따르면 공장 A는 매년 5%씩, 공장 B는 매년 6%씩 생산을 증가시킬 예정입니다.

모델이 생성한 계산 결과는 다음과 같습니다.

계산 과정에서 2019년 공장 A의 생산량은 500 × 1.05 = 525백만 포린트이고, 공장 B는 400 × 1.06 = 424백만 포린트입니다. 이와 같은 방식으로 각 연도의 값을 계산했으며, 두 공장 간의 생산량 차이가 실제로는 감소하는 것이 아니라 증가하고 있음을 보여주었습니다.

복잡한 이미지 이해, 코드 생성, 지시 따르기

이 예시에서 Gemini Ultra는 역 그래픽스 작업을 수행하여 플롯을 생성했을 코드를 추론하고, 추가적인 수학적 변환을 수행하며, 관련 코드를 생성해야 했습니다. 사용자는 왼쪽 상단 서브플롯에 묘사된 함수에 1000을 곱한 다음 왼쪽 하단 서브플롯에 묘사된 함수에 더하라고 요청했습니다.

모델이 생성한 matplotlib 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(x)

plt.plot(x, 1000*y1 + y2)
plt.show()

이 코드는 상단 왼쪽 플롯의 사인 함수에 1000을 곱하고 하단 왼쪽 플롯의 지수 함수를 더한 결과를 단일 플롯으로 생성합니다.

비디오 이해 및 추론

비디오 이해 및 추론 예시에서 모델은 축구 페널티킥 비디오를 분석하고 기술 향상을 위한 권장사항을 제공했습니다. 여기서는 시각화 목적으로만 이미지가 제공되었지만, 실제로는 비디오가 텍스트 프롬프트와 함께 모델에 입력되었습니다.

모델은 이 축구 선수가 볼 스트라이킹 메커니즘을 개선해야 한다고 분석했습니다. 발이 공과 좋은 접촉을 하지 못해서 공이 골대에서 멀어지며 위로 날아가고 있다고 지적했습니다. 또한 몸의 위치도 개선이 필요하다고 조언했습니다. 킥하지 않는 다리를 킥하는 다리 앞에 두고 슛에 몸을 기울여야 하며, 킥하는 다리로 팔로우 스루를 해야 한다고 구체적인 기술적 조언을 제공했습니다.

이러한 정성적 예시들은 Gemini Ultra의 멀티모달 추론 능력과 다양한 도메인에서의 실제 적용 가능성을 보여주는 포괄적인 데모를 제공합니다. 각 예시는 모델이 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 입력 모달리티를 자연스럽게 처리하고 의미 있는 응답을 생성할 수 있는 능력을 입증합니다.

References

• Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models