Google이 멀티모달 AI Gemini를 출시했습니다. Gemini는 대규모 언어 모델 PaLM 2와 비교하여 프로그래밍 능력이 향상되었으며, Gemini를 기반으로 경기(competition) 프로그래밍에 특화시킨 「AlphaCode 2」도 개발되었습니다.
Introducing Gemini: Google's most capable AI model yet
https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#scalable-efficient
Introducing Gemini: our largest and most capable AI model
Gemini is our most capable and general model, built to be multimodal and optimized for three different sizes: Ultra, Pro and Nano.
blog.google
Gemini: Excelling at competitive programming - YouTube
Gemini는 Python, Java, C++, Go를 다룰 수 있다는 것.
약 200개의 Python 코드를 작성하는 테스트에서 Palm 2는 45%의 정답률을 기록했지만 Gemini는 정답률이 75%로 향상되었습니다.
게다가 Gemini에게 코드의 체크 및 수정을 지시하면 정답률은 90%로 뛰어오릅니다.
사용자는 채팅 형식으로 Gemini에 코딩을 지시 가능합니다. Google이 공개한 데모 영상에서는 "운행 중인 기차의 현재 위치를 Google 지도에 표시하는 웹 앱 생성을 도와주세요"라고 지시하는 것만으로 코드 초안이 작성되는 모습을 보여줍니다.
또한 Gemini를 기반으로 경기(경쟁) 프로그래밍에 특화시킨 AI 'AlphaCode 2'도 발표되었습니다.
2022년에 발표된 「AlphaCode」는 경쟁 프로그래밍에서 상위 50%에 들어가는 프로그래밍 능력을 갖추고 있었습니다만, AlphaCode 2는 상위 15%에 들어갈 정도까지 능력이 향상되었습니다.
경쟁 프로그래밍의 과제는 단순 코딩 능력뿐만 아니라 수학이나 컴퓨터 사이언스에 관한 지식, 문제 이해능력 등도 요구됩니다. AlphaCode 2는 이러한 지식과 능력을 갖추고 있으며, 정답률 0.2%의 어려운 문제를 풀 수 있었습니다.
AlphaCode 2는 어디까지나 경기 프로그래밍에 특화된 AI이지만, Google은 이미 AlphaCode 2 기능의 일부를 Gemini에 도입하는 작업을 진행하고 있다고 합니다.
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