Gemini 1.5 Pro 특징: 초장문맥과 멀티모달을 아우르는 AI 모델

Bean·2025년 8월 28일

AI모델 Gemini Gemini1\_5Pro GoogleDeepmind LLM MOE SparseMoE 대규모언어모델 멀티모달 초장문맥

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🚀 Gemini 1.5 Pro 완전정복: 초장문맥과 멀티모달을 아우르는 AI 모델

🔹 개요

Google DeepMind가 발표한 Gemini 1.5 Pro는 Sparse Mixture-of-Experts(MoE) Transformer 구조를 기반으로 하는 최신 대규모 언어 모델(LLM)입니다.
Gemini 1.0의 성과를 토대로 멀티모달(텍스트, 오디오, 영상, 코드) 처리 능력을 한층 강화하고, 초장문맥 이해를 가능하게 한 점이 가장 큰 특징입니다.

🔹 MoE(Mixture-of-Experts)란?

MoE 모델의 핵심은 라우팅 함수(routing function) 입니다.
입력이 들어왔을 때, 수많은 파라미터 중 일부 전문가(expert)만 활성화되어 계산을 수행합니다.

👉 쉽게 말해, “모든 전문가가 동시에 움직이지 않고, 상황에 맞는 전문가만 뽑아서 문제를 해결”하는 구조입니다.

전체 모델 크기(파라미터 수)는 매우 크지만
실제 연산량은 제한적이라 효율성이 극대화됩니다.

이 개념은 Google이 오랜 기간 연구해온 MoE 계보(Shazeer, Fedus, Lepikhin 등)와 OpenAI·Anthropic·HuggingFace 등 업계 전반의 연구 성과와 맞물려 발전해왔습니다.

🔹 Gemini 1.5 Pro의 효율성

Gemini 1.5 Pro는 모델 구조, 학습 데이터, 최적화 기법, 시스템 운영 전반에서 많은 개선이 이루어졌습니다.

Gemini 1.0 Ultra 수준의 성능을 유지하면서도
학습 비용과 추론(서비스 운영) 효율을 크게 개선

즉, 더 똑똑해지고 더 경제적인 모델이 된 셈입니다.

🔹 초장문맥(Long-Context) 처리 능력

Gemini 1.5 Pro가 가장 주목받는 이유는 최대 1,000만 토큰까지 처리할 수 있는 문맥 길이입니다.

이를 실제 데이터로 환산하면:

🎧 오디오: 약 5일치(107시간) 연속 녹음
📖 텍스트: War and Peace (약 1,440쪽, 58만 단어)의 10배 이상
💻 코드: Flax 전체 코드베이스(4만 줄 이상)
🎬 영상: 1초 1프레임 기준, 10.5시간 영상

이는 기존 LLM들이 처리하던 수십만~수백만 토큰 한계를 크게 뛰어넘는 수준입니다.

🔹 멀티모달 입력의 실제 처리 방식

“Gemini가 멀티모달 모델이다”라는 말은 곧 텍스트·이미지·비디오·오디오·코드 같은 여러 형식의 입력을 하나의 네트워크(Transformer) 안에서 통합적으로 처리할 수 있다는 의미입니다.

각 modality별 전처리(embedding) 단계
- 오디오 → 스펙트로그램 변환 후 임베딩
- 비디오 → 프레임 단위로 잘라 이미지 인코더(비전 Transformer 등)로 임베딩
- 텍스트 → 토큰화 후 텍스트 임베딩
- 코드 → 일반 텍스트 토큰처럼 처리
→ 결국 모든 입력은 공통 벡터 공간의 토큰 표현(token representation)으로 변환됩니다.
공용 Transformer로 통합 처리
- Gemini 1.5 Pro는 이렇게 변환된 토큰들을 하나의 Transformer 네트워크에 입력합니다.
- 즉, 서로 다른 modality가 “다른 언어”처럼 토큰 시퀀스로 변환되어 같은 attention 메커니즘 안에서 함께 처리됩니다.
멀티모달 reasoning 예시
```
[비디오 클립 토큰들] + [해당 장면 설명 텍스트 토큰] + [오디오 자막 토큰]
```
모델은 이를 하나의 문맥(Context)으로 받아들여:
- “영상 속 장면을 요약해줘”
- “오디오에서 특정 단어가 나오는 순간 화면은?”
- “이 코드 스니펫을 기반으로 영상을 설명해줘”
  같은 질문에 응답할 수 있습니다.