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GEMMA(젬마)는 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 최신의 대규모 AI 언어 모델 시리즈입니다. GEMMA는 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 인공지능 모델로, 자연어 처리 능력을 넘어 이미지와 같은 멀티모달 데이터까지 처리하는 능력을 갖추고 있습니다. 특히 GEMMA3에 이르러서는 언어, 수학적 추론, 코딩, 이미지 분석을 모두 통합한 뛰어난 성능을 보여주며, GPT 시리즈나 Claude와 같은 기존 대형 모델과 경쟁하기 위해 만들어졌습니다.

GEMMA라는 이름은 구글 딥마인드가 ‘보석(Gem)’을 연상시키는 이름을 선택함으로써 모델의 뛰어난 성능과 가치, 그리고 더 나은 성과를 위한 지속적 연마의 이미지를 상징적으로 나타낸 것으로 해석됩니다. 즉, 지속적으로 세공되어 빛나는 보석처럼 계속해서 발전하고 진화할 AI라는 의미를 담고 있습니다.

Google이 GEMMA 모델을 오픈소스로 공개하여 누구나 자유롭게 활용하도록 배포하는 배경에는 몇 가지 중요한 전략적 목적과 철학이 담겨 있습니다.

먼저, GEMMA와 같은 오픈소스 LLM(Large Language Model)을 공개함으로써 기술의 발전 속도를 더욱 가속화하고자 하는 목적이 있습니다. 언어모델 기술은 현재 전 세계적으로 빠르게 발전하고 있으며, 특정 기업만 이 기술을 독점적으로 보유하게 되면 기술의 발전 속도가 제한될 수밖에 없습니다. 따라서 GEMMA를 공개함으로써 더 많은 연구자, 개발자, 기업들이 자유롭게 기술을 실험하고 개선하여 생태계를 활성화하고자 하는 것입니다.

두 번째로는, 오픈소스를 통해 다양한 사용 사례와 혁신적 아이디어의 발굴을 촉진할 수 있습니다. Google 내부에서만 활용할 경우에는 그 활용이 제한적이지만, 외부의 다양한 기업과 개발자들이 GEMMA를 기반으로 애플리케이션과 서비스를 개발할 때, Google이 예측하지 못했던 새로운 혁신과 응용이 나타날 가능성이 높아집니다. 이는 결국 전체 생태계를 더욱 풍부하게 만드는 계기가 됩니다.

세 번째 이유는 시장에서의 경쟁 우위를 확보하고 생태계에서 영향력을 확대하는 전략입니다. 최근에는 Meta의 LLaMA와 같은 오픈소스 모델들이 많은 인기를 끌면서 시장 표준으로 자리 잡아가고 있습니다. 이처럼 오픈소스로 공개된 모델이 널리 사용되면 해당 기업은 기술 표준을 주도하게 되며, 그에 따른 플랫폼 확장이나 생태계에서의 영향력 확대를 가져올 수 있습니다. Google 역시 GEMMA를 공개함으로써 오픈소스 LLM 생태계에서 주도권을 유지하고 강화하려는 전략적 판단을 한 것입니다.

마지막으로, Google은 GEMMA 모델 공개를 통해 AI 기술에 대한 사회적 책임과 투명성을 강조하고자 하는 목적도 갖고 있습니다. 인공지능 기술이 강력해질수록 그 책임성, 윤리성, 투명성에 대한 사회적 요구가 커지고 있습니다. GEMMA를 오픈소스로 공개함으로써 Google은 기술의 투명성과 접근성을 높이고, 기술 활용에 대한 책임과 윤리를 보다 명확하게 제시하는 모습을 보이고자 하는 것입니다.

이러한 이유로 Google은 GEMMA를 오픈소스로 공개해, 기술의 발전을 촉진하고, 혁신적인 아이디어와 새로운 사용 사례를 만들어내며, 생태계의 중심에서 시장 주도권과 함께 사회적 신뢰까지 확보하려는 전략을 펼치고 있다고 볼 수 있습니다.

GEMMA의 최초 모델인 GEMMA1은 2023년 5월에 구글 딥마인드에 의해 처음 공개되었으며, 이후 매년 지속적으로 개선된 후속 모델이 발표되고 있습니다. GEMMA2는 2024년 3월에, GEMMA3는 최근인 2025년 3월 12일에 발표되었습니다.

구글 딥마인드가 GEMMA를 만들게 된 가장 큰 이유는, 지속적으로 진화하는 인공지능 환경에서 구글이 주도적인 역할을 유지하고, 대형 AI 모델 경쟁에서 기술적 우위를 선점하기 위해서입니다. 구글은 기존의 GPT 시리즈 및 다른 경쟁사의 모델들에 대응하기 위해 GEMMA를 통해 성능 면에서 경쟁 우위를 확보하고자 하였습니다. 특히 긴 문맥 처리 능력, 멀티모달 기능을 통해 더욱 자연스럽고 정확한 AI 경험을 제공하는 것이 주요 목표였습니다.

GEMMA의 등장으로 IT 환경에도 여러 변화가 있었습니다. 우선, 보다 효율적인 긴 문맥 처리를 통해 기존 AI 기반 애플리케이션의 성능이 대폭 향상되었으며, 특히 멀티모달 처리가 가능해짐에 따라 이미지와 텍스트가 융합된 응용 프로그램들이 빠르게 등장하고 있습니다. 더 나아가 다양한 언어 지원과 코드 생성 기능의 강화로 인해 개발 생산성 향상과 글로벌 서비스 확산에도 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

구글 딥마인드가 GEMMA를 만들며 기대한 것은 다음과 같습니다. 우선, 구글 자체의 다양한 서비스에 GEMMA를 통합하여 검색, 광고, 유튜브 등 다양한 영역에서 사용자 경험을 혁신하고자 했습니다. 또한, 기업 고객들이 GEMMA를 활용하여 자사의 AI 응용 프로그램 개발을 촉진하고, 혁신적인 AI 비즈니스 모델 구축을 지원하는 생태계를 형성하는 것이 중요한 목표였습니다. 결과적으로 GEMMA는 AI 기술이 산업 전반에 깊이 침투하도록 돕고, 기술적 진보를 이끌어 더 발전된 AI 생태계를 만드는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있습니다.

GEMMA는 Google에서 개발한 경량 공 대규모 언어 모델(LLM)로, 다양한 자연어 처리 작업에 활용될 수 있습니다. 이 모델의 라이선스는 사용자가 GEMMA 모델을 자유롭게 사용, 수정, 배포하며 상업적으로 활용할 수 있도록 허용합니다. 또한, 모델을 통해 생성된 출력물에 대한 권리는 전적으로 사용자에게 귀속됩니다.

그러나 기업에서 GEMMA를 상업적으로 활용하려는 경우, 다음과 같은 제한 사항을 준수해야 합니다.

1. 금지된 사용 사례 준수: GEMMA 라이선스는 특정 사용을 명시적으로 금지하고 있습니다. 예를 들어, 불법, 악의적, 사기성, 폭력, 혐오, 무면허 전문직 활동 등과 같은 용도로의 사용은 엄격히 제한됩니다. 이러한 금지된 사용 사례는 Gemma 금지 사용 정책에서 상세히 규정되어 있으므로, 이를 반드시 확인하고 준수해야 합니다.

2. 배포 시 조건 준수: GEMMA 또는 그 파생 모델을 배포할 경우, 모든 배포에는 사용 제한을 명시하는 계약이 포함되어야 하며, 수정된 파일에는 수정 사실을 명시하는 공지가 포함되어야 합니다. 또한, 배포 시 원래의 라이선스와 사용 제한 조건을 반드시 포함해야 합니다.

3. 상표 사용 제한: GEMMA 라이선스는 Google의 상표, 상호, 로고 사용권을 부여하지 않습니다. 따라서 Google과의 관계를 잘못 표시하거나 승인을 암시하는 행위는 금지되어 있습니다.

4. 보증의 부인 및 책임의 제한: GEMMA 서비스와 출력은 “있는 그대로” 제공되며, 명시적이거나 묵시적인 어떠한 보증도 하지 않습니다. 사용자는 GEMMA 서비스 또는 출력의 사용 및 배포와 관련된 모든 위험을 부담하며, 이와 관련된 책임은 전적으로 사용자에게 있습니다.

따라서 기업에서 GEMMA를 상업적으로 활용하려는 경우, 위의 제한 사항을 철저히 준수해야 합니다. 특히, 금지된 사용 사례나 적용 가능한 법률 및 규정을 위반하지 않도록 주의해야 합니다. 자세한 내용은 Gemma 이용약관과 금지 사용 정책을 참고하시기 바랍니다.

아래는 Google의 Gemini와 Gemma에 대한 표에, 오픈소스 여부와 사용 제한에 대한 부분을 추가하여 더 명확하게 정리한 것입니다.

Gemini는 Google이 자체적으로 사용하는 멀티모달 AI 서비스 모델로 오픈소스가 아니며, 모델 자체가 비공개로 제한적인 방식(API 등)으로만 접근이 가능합니다. 반면, Gemma는 Gemini의 기술을 바탕으로 만든 경량화된 텍스트 기반 AI 모델로, 오픈소스로 공개되어 개발자들이 자유롭게 사용 및 상업적으로도 활용할 수 있습니다.

결론적으로 Gemini는 Google 내부용 전략 모델이고, Gemma는 커뮤니티 활성화를 위한 오픈소스 모델입니다.

GEMMA 모델이 GPU를 기존 대비 적게 사용하는 이유는 여러 최적화 기법과 혁신적인 설계를 통해 연산 효율성을 극대화했기 때문입니다. 주요 요인을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 경량화된 모델 아키텍처: GEMMA는 1B, 4B, 12B, 27B 등 다양한 규모의 모델을 제공하며, 특히 소규모 모델은 단일 GPU에서도 원활하게 실행될 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 높은 성능을 유지하면서도 하드웨어 요구 사항을 낮췄습니다.

2. 효율적인 학습 및 추론 기법: GEMMA는 지식 증류(distillation)와 강화 학습(RL) 등의 기법을 활용하여 모델의 학습 과정을 최적화하였습니다. 이를 통해 적은 연산 자원으로도 높은 성능을 달성할 수 있게 되었습니다.

3. 하드웨어 최적화: 엔비디아와의 협력을 통해 GEMMA는 엔비디아의 GPU 아키텍처에 최적화된 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 이를 통해 GPU 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

4. Unsloth와의 통합: Unsloth와 같은 최적화 솔루션을 활용하면 VRAM 사용량을 최대 60%까지 절감하고, 학습 속도를 1.6배 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 긴 문맥을 처리하는 AI 모델 학습이 더욱 원활해집니다.

이러한 최적화와 혁신적인 설계를 통해 GEMMA는 기존 모델 대비 GPU 사용량을 획기적으로 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있게 되었습니다.

아래는 GEMMA1, GEMMA2, GEMMA3 모델의 특징을 세부적으로 정리하고, 출시 일자를 추가한 표입니다.

이 표는 각 GEMMA 모델의 특징을 더욱 명확히 비교할 수 있도록 출시 일자와 함께 정리한 것입니다. 특히 GEMMA3는 멀티모달 기능 및 긴 문맥 처리를 통해 이전 모델과 비교해 활용 가능한 분야가 크게 확장된 것이 두드러진 특징입니다.

GEMMA는 DeepSeek, LLAMA, Owen 등 다른 공개 LLM들과 비교했을 때 뚜렷하게 돋보이는 몇 가지 특징과 기대할 만한 부분이 있습니다.

1. 우선 GEMMA가 가지고 있는 가장 큰 특징은 경량화와 효율성입니다. GEMMA는 비교적 작은 크기(2B, 7B)의 모델로 출시되었으며, 이는 소규모 리소스를 갖춘 환경에서도 우수한 성능을 발휘할 수 있다는 것을 의미합니다. 즉, 대규모 클라우드 환경이 아니라 온프레미스나 심지어 모바일 기기, 엣지(edge) 디바이스에서도 효율적으로 구동이 가능하다는 점이 다른 오픈소스 모델들과 차별화되는 부분입니다.

LLAMA(Meta)는 7B에서 70B 규모까지 제공하며, DeepSeek이나 Owen 등 역시 보다 큰 모델을 제공하면서 성능을 확보하고 있습니다. 반면 GEMMA는 상대적으로 작고 효율적이면서도 성능적인 측면에서도 기존의 모델들과 유사하거나 더 나은 성과를 낼 수 있도록 최적화되었기 때문에, 특히 기업들이나 개발자들이 보다 적은 리소스로 더 쉽게 도입하고 활용할 수 있다는 점이 매력적입니다.

2. GEMMA는 멀티모달(multimodal) 확장 가능성을 강조하고 있습니다. GEMMA의 기술 로드맵은 단순한 텍스트 기반 모델을 넘어 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터까지 지원하는 멀티모달 모델로의 확장을 염두에 두고 있으며, 이는 DeepSeek, LLAMA, Owen 등 다른 대부분의 텍스트 중심 모델들과 차별화되는 부분입니다. GEMMA가 장기적으로 멀티모달 모델로 진화하게 되면, 더욱 폭넓은 응용 분야와 서비스에서 활용될 수 있는 가능성이 열리게 될 것입니다.

3. GEMMA는 Google의 최신 AI 연구 역량이 반영된 첨단 훈련 기법 및 최적화 기술을 탑재하고 있습니다. Google은 GEMMA를 통해 최신의 효율적 훈련 기법, 데이터 활용 전략, 안전성(safety), 보안성(security), 정렬성(alignment)에 대한 연구 결과를 적극적으로 적용하여 모델의 성능과 안정성을 동시에 확보하는 데 집중했습니다. 이는 특히 상업적 환경에서 모델을 운영할 때 매우 중요한 요소로, 안정적이고 예측 가능한 성능을 원하는 기업들에게 높은 가치를 제공합니다.

4.  GEMMA의 공개는 Google이 추진하고 있는 다양한 AI 생태계(예: TensorFlow, JAX, Google Cloud AI 서비스 등)와 연동될 가능성이 높다는 점에서도 기대감을 주고 있습니다. Google 생태계 내에서 GEMMA가 핵심적인 AI 모델로 활용될 수 있게 된다면, 데이터 엔지니어링부터 서비스 배포까지의 전체 프로세스를 보다 통합적으로 지원하는 플랫폼이 등장할 가능성이 높습니다.

아래는 GEMMA와 DeepSeek, LLAMA, Owen 등 대표적인 공개 LLM 모델을 핵심 특징을 기준으로 표로 상세하게 비교 정리한 것입니다.

요약하면, GEMMA가 DeepSeek, LLAMA, Owen 등 다른 오픈소스 LLM과 비교했을 때 기대되는 가장 큰 부분은 경량성과 효율성, 멀티모달 확장성, Google의 첨단 AI 기술을 통한 성능과 안정성, 그리고 Google AI 생태계와의 긴밀한 통합 가능성입니다. 이러한 특징들을 통해 GEMMA는 앞으로 오픈소스 AI 생태계에서 독보적인 영향력을 발휘할 수 있을 것으로 기대됩니다.

GEMMA는 Google이 공개한 경량화된 오픈소스 LLM으로, 작은 규모(2B, 7B)에서도 뛰어난 성능과 효율성을 자랑하여 Edge 및 모바일 환경에서도 활용성이 높습니다.향후 멀티모달로의 확장이 기대되며, Google의 최신 AI 기술과 긴밀히 연결되어 기업들의 소규모 리소스로도 쉽게 상업적으로 활용 가능합니다. 상업적 사용 시 금지된 사용 사례나 배포 조건, 상표권 제한 등 라이선스상의 제약을 준수해야 합니다. 이러한 특징과 전략을 통해 Google은 AI 생태계 내에서 기술 표준 주도와 시장 영향력 확대를 목표로 하고 있습니다.

• Gemma
• Gemma Terms of Service
• Gemma, 구글의 초고효율 AI 대형언어모델(LLM)
• 구글 Gemma LLM, 개인 AI 및 크리에이터를 위한 엔비디아 GPU로 최적화
• Unsloth로 GEMMA 1.1 모델 파인튜닝하기(feat. Huggingface)
• LLAMA(Meta) 공식 문서
• DeepSeek 공식 문서
• Gemini (DeepMind 공식 홈페이지)
• Gemini Ecosystem (Google AI 공식)