Google Gemini에 대해 들어보셨나요? Google Gemini는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 생성하려는 첫 번째 시도인 Google Bard의 새 이름입니다. 백인 이미지 생성을 거부한 LLM의 문제로 인해 주가가 70억 달러 하락하면서 프로젝트는 실제로 예상대로 성공하지 못했습니다. 그럼에도 불구하고 현재는 작동하며 고객은 이 서비스에 대해 월 19,99달러를 지불합니다. 그러면 Google은 Gemini를 훈련시키기 위해 어떤 데이터를 사용합니까? 알아보려면 계속 읽어보세요.
포괄적인 데이터 수집
Gemini의 교육은 Google의 방대한 디지털 생태계에서 수집된 크고 다양한 데이터 세트를 활용합니다. Gemini가 귀하의 정보를 사용하는 것을 원하지 않으시면 Google에서 귀하의 데이터를 삭제해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다
- 텍스트 데이터: Google 검색 엔진 및 디지털 도서관에 있는 웹페이지, 도서, 과학 기사의 텍스트입니다. 텍스트 정보는 Gemini가 인간과 같은 텍스트 응답을 이해하고 생성하는 데 도움이 됩니다.
- 시각적 데이터: 공개적으로 사용 가능한 인터넷 리소스의 이미지와 비디오를 통해 모델은 시각적 콘텐츠를 효과적으로 인식하고 해석할 수 있습니다.
- 오디오 데이터: 다양한 소스에서 나오는 소리와 말은 Gemini의 음성 이해 및 생성 능력을 향상시킵니다.
- Google Cloud: Google은 Google Cloud의 많은 개인 데이터를 사용했습니다. 많은 사람들이 알지 못하는 동의 조항이 있었다고 합니다.
여러 소스의 이러한 유형의 데이터를 통해 Gemini는 복잡한 다중 모드 쿼리를 처리하고 이해할 수 있습니다. 하지만 ChatGPT만큼 훌륭하고 발전할 것이라고 생각하시나요?
다중 모드 기능 향상
Gemini를 차별화하는 것은 훈련의 초기 단계에서 다양한 데이터 세트의 정보를 통합하고 합성하는 능력입니다. 이는 기술이 아직 개발 중이기 때문에 ChatGPT가 할 수 없는 일입니다. 하지만 이는 Gemini와 같은 기술의 토대를 마련했습니다.
이러한 기본적인 다중 모드 훈련은 단지 인간의 상호 작용을 모방하는 것이 아니라 상황에 맞는 실질적인 방식으로 이해하고 상호 작용하는 AI를 만드는 데 필수적입니다. 예를 들어, Gemini는 의료 이미지를 분석하고, 관련 의학 문헌을 참조하고, 종합적인 답변을 작성할 수 있습니다. 물론 다른 형태의 AI도 이를 수행할 수 있지만 Gemini는 이를 더 잘 수행한다고 주장합니다.
윤리적 고려사항 및 보안 조치
Google은 Gemini의 교육이 높은 윤리적 기준을 충족하도록 보장하는 강력한 프로토콜을 갖추고 있습니다(윤리적 기준은 AI의 주요 관심사입니다). 훈련 과정에는 다음 요소가 포함됩니다.
- 편견 및 보안 테스트: AI 대응의 편견을 식별하고 완화하기 위해 설계된 절차입니다. 이는 Gemini의 상호작용이 공정하고 고정관념을 지속시키거나 잘못된 정보를 퍼뜨리지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.
- 적대적 테스트: 결과를 조작하려는 시도에 대해 AI를 강력하게 만드는 데 사용되는 기술입니다. 이는 모델의 안전성과 신뢰성을 향상시킵니다.
- 외부 전문가와의 협업: 업계 전문가와의 파트너십을 통해 AI 동작을 검토하고 개선합니다. 목표는 Gemini 운영의 투명성과 책임성을 유지하는 것입니다.
시사점 및 향후 방향
Gemini에 사용되는 훈련 데이터는 현재 기능에 영향을 미치고 미래 AI 개발의 기반을 마련합니다.
Gemini는 지속적으로 진화하고 새로운 데이터로부터 학습하면서 변화에 적응하고 인간 상호 작용에 대한 이해를 발전시켜 거의 완벽하게 만들 것입니다. 언젠가 AI가 인간의 행동과 이해를 완벽하게 재현할 수 있을까요? AI가 세계를 장악하고 로봇을 파괴할 것이라고 말하는 음모론자들은 그렇지 않기를 바랍니다.
Gemini는 AI 훈련의 중요한 발전을 나타냅니다. 이는 여러 양식에 걸쳐 다양한 데이터 세트를 활용하는 힘을 보여줍니다. 다른 AI 모델만큼 성능을 발휘할 수 있나요? 미래가 말해줄 것이다.
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