주요 요약
- 구글 Gemini 1.5는 100만 토큰의 컨텍스트 창을 도입하여 Claude나 ChatGPT와 같은 경쟁 AI 모델들을 앞섭니다.
- 컨텍스트 창의 크기가 커지면 AI 모델의 성능이 향상되고 오류가 줄어들 수 있지만, 그것이 곧 전반적인 성공을 보장하는 것은 아닙니다.
- Gemini 1.5의 확장된 컨텍스트 창은 정확도를 높이고 오류 발생률을 낮추며, AI의 이해 능력을 개선하는 데 기여할 수 있습니다.
구글 Gemini 1.5는 이제 100만 토큰이라는 놀라운 크기의 컨텍스트 창을 제공하여, ChatGPT, Claude 등 주요 AI 챗봇 경쟁자들을 능가하는 성능을 보여줍니다.
이러한 대대적인 업그레이드는 Gemini를 차별화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. Gemini의 거대한 컨텍스트 창은 아직 그 잠재력을 완전히 파악하기는 어렵지만, AI 기술 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 가능성이 큽니다.
컨텍스트 창이란 무엇인가?
AI 모델이 개념 설명이나 텍스트 요약과 같은 질의에 응답할 때, 응답 생성에 사용할 수 있는 데이터의 양에는 제약이 따릅니다. 이때 모델이 고려할 수 있는 텍스트 크기의 제한을 ‘컨텍스트 창’이라고 합니다.
다른 비유를 들어 설명하자면, 식료품 목록 없이 가게에 갔다고 가정해 봅시다. 쇼핑을 하면서 기억해야 할 식료품의 수에 제한이 있을 텐데, 이것이 바로 컨텍스트 창입니다. 기억할 수 있는 품목이 많을수록 쇼핑을 성공적으로 마칠 가능성이 높아집니다. 이와 마찬가지로, AI 모델의 컨텍스트 창이 클수록 모델이 최상의 결과를 제공하는 데 필요한 모든 정보를 기억할 가능성이 높아집니다.
현재, Anthropic의 Claude 2.1은 200,000 토큰의 컨텍스트 창을 제공하며, 이는 일반적으로 접근 가능한 AI 모델 중 가장 큰 규모입니다. GPT-4 Turbo는 128,000 토큰의 컨텍스트 창을 가지고 있습니다. 반면, Google Gemini 1.5는 100만 토큰의 컨텍스트 창을 제공하여 시장에 있는 다른 어떤 모델보다 4배 더 큰 크기를 자랑합니다. 이로 인해 우리는 다음과 같은 중요한 질문을 던지게 됩니다. 100만 토큰 컨텍스트 창의 중요성은 무엇일까요?
Gemini 1.5의 컨텍스트 창이 중요한 이유
좀 더 구체적으로 말하자면, Claude AI의 200,000 토큰 컨텍스트 창은 약 150,000 단어로 구성된 책을 처리하고 그에 대한 질문에 답변할 수 있다는 의미입니다. 이는 상당한 양입니다. 그러나 Google Gemini 1.5는 한 번에 최대 700,000 단어를 처리할 수 있습니다!
ChatGPT나 Gemini와 같은 AI 챗봇에 대량의 텍스트를 입력하면, AI는 가능한 한 많은 텍스트를 처리하려고 하지만, 처리할 수 있는 양은 컨텍스트 창에 의해 제한됩니다. 예를 들어, 28,000 단어만 처리할 수 있는 모델에 100,000 단어 분량의 대화를 입력하고, 전체 대화 내용을 알아야 하는 질문을 하면 결과는 좋지 않을 것입니다.
1시간짜리 영화를 20분만 보고 영화 전체에 대한 설명을 요구받는 상황을 상상해 보십시오. 결과가 만족스러울 가능성은 낮습니다. AI 챗봇도 마찬가지로 답변을 거부하거나 임의로 만들어내며, 이는 AI 환각으로 이어집니다.
만약 챗봇에 10만 단어를 입력하는 경우가 거의 없다고 생각한다면, 그것은 오산입니다. 컨텍스트 창은 단일 프롬프트에서 AI 모델에 제공되는 텍스트에 국한되지 않습니다. AI 모델은 대화 세션 동안 진행된 전체 대화를 고려하여 응답의 관련성을 높입니다.
100,000 단어의 문서를 제공하지 않더라도 이전의 대화 내용과 제공된 답변이 모두 컨텍스트 창 계산에 추가됩니다. 혹시 ChatGPT나 Google의 Gemini가 대화 중에 이전 내용을 계속 잊어버리는 이유가 궁금했습니까? 이는 컨텍스트 창 공간 부족으로 인해 정보를 잊어버리기 시작한 것입니다.
더 큰 컨텍스트 창은 긴 기사 요약, 복잡한 질문에 대한 답변, 생성된 텍스트에서 일관된 설명을 유지하는 등 맥락에 대한 깊은 이해를 요구하는 작업에서 특히 중요합니다. 예를 들어, 일관된 스토리를 가진 5만 단어 소설을 쓰고 싶거나, 1시간 분량의 비디오 파일을 “보고” 질문에 답변할 수 있는 모델이 필요할 수 있습니다. 이러한 경우, 더 큰 컨텍스트 창이 필수적입니다.
요약하자면, Gemini 1.5의 확장된 컨텍스트 창은 AI 모델의 성능을 크게 향상시켜 오류를 줄이고 정확도를 높이며, 지시를 더 잘 따르는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
Gemini 1.5가 기대에 부응할까?
계획대로 된다면 Gemini 1.5는 잠재적으로 시장 최고의 AI 모델을 능가할 수 있습니다. 그러나 Google이 안정적인 AI 모델을 구축하는 데 어려움을 겪었던 점을 고려하면, 섣부른 판단은 피해야 합니다. 컨텍스트 창 크기를 단순히 늘리는 것만으로는 모델 성능이 자동으로 향상되지는 않습니다.
Claude 2.1의 200,000 토큰 컨텍스트 창을 몇 달 동안 사용해 본 결과, 더 큰 컨텍스트 창이 맥락에 대한 민감도를 높일 수 있지만, 핵심 모델 성능 문제가 있다면 더 큰 컨텍스트 창은 오히려 문제가 될 수 있다는 점을 알게 되었습니다.
Google Gemini 1.5가 우리에게 획기적인 변화를 가져올 수 있을까요? 현재 소셜 미디어는 Gemini 1.5 초기 사용자들의 호평으로 가득합니다. 그러나 대부분의 5점 만점 리뷰는 다소 성급하거나 단순화된 사용 사례에서 비롯된 것입니다. Gemini 1.5의 실제 성능을 평가하는 데 가장 좋은 방법은 Google 내부 테스트를 살펴보는 것입니다. Gemini 1.5 기술 보고서 [PDF]에 따르면, “통제된 테스트”에서도 모델은 컨텍스트 창 크기 내에서 문서의 모든 세부 정보를 안정적으로 검색하지 못했습니다.
100만 토큰 컨텍스트 창은 기술적으로 인상적이지만, 문서 세부 정보를 안정적으로 검색하지 못한다면 더 큰 컨텍스트 창은 실질적인 가치가 없을 뿐만 아니라 오히려 부정확성과 오류를 유발할 수 있습니다.