Google Gemini 확산 : 텍스트 생성의 눈에 띄지 않는 혁명

Google Gemini 확산 : 텍스트 생성의 눈에 띄지 않는 혁명

인공 지능의 세계는 끊임없이 움직이고 있습니다. 우리의 상상력에 도전하는 거의 매일 새로운 혁신과 모델이 제시됩니다. 그러나 GPT-4O, Claude 3 또는 Google 자체 Gemini 2.5 Pro와 같은 인상적인 음성 모델에 대한 과대 광고의 한가운데서 최근 AI 텍스트 생성에 대한 생각을 바꿀 수있는 잠재력이 있지만 놀랍게도 관심이 거의 없었던 발표가있었습니다. Google Gemini 확산. 이 혁신적인 모델은 텍스트 생성에 방법을 적용합니다. 텍스트 생성은 지금까지 사진 획득에서 알려진 확산으로 알려져 있습니다. 그것이 바로 매혹적이고 잠재적으로 혁명적 인 이유입니다.

확산의 기원 : 디지털 소음에서 시각적 광채로

Gemini 확산을 실제로 이해하려면 먼저 이름과 기능을 도출하는 기술, 즉 이미지 생성의 확산 모델을 살펴 봐야합니다. 안정적인 확산, 미드 주니 또는 플럭스와 같은 모델은 최근 몇 년 동안 창의적 산업과 일반 대중을 놀라게했습니다. 간단한 텍스트 설명 (따라서“프롬프트”)에서 숨막히고 상세한 이미지를 만들 수 있습니다.

이름의“확산”은 매우 복잡하지만 은유 적으로 이해하기 쉽습니다. 이 경우, 비공식적 인 블록 (이 경우 디지털 소음)에서 상세한 조각을 치는 조각가처럼 상상할 수 있습니다. 이 과정은 완전히 무작위 소음, 일종의 "시각적 안개"또는 "디지털 눈"으로 시작됩니다. 이 노이즈는 소위 "시드"(출력 돌진 분포를 결정하는 임의의 숫자)에서 생성됩니다.

소위“반복”이라는 수많은 작은 단계에서 AI 모델은이 소음을“노이즈”하기 시작합니다. 노이즈에서 결정화 할 수있는 패턴을 식별하고 점차 명확한 구조로 변환합니다. 첫째, 배경의 배경에서 눈에 띄지 않는 흐릿한 윤곽과 거친 모양 만 발생합니다. 그러나 모든 단계마다 세부 사항이 더 정확 해지고 색상이 더 선명 해지고 선은 원래 텍스트 설명에 정확히 일치하는 일관되고 놀랍게도 현실적인 그림이 만들어 질 때까지 선명 해집니다. 이 반복적 인 불완전한 과정은 확산 모델의 핵심이며 아무것도없는 복잡한 시각 세계를 만들 수있는 능력의 열쇠입니다.

쌍둥이 자리 확산 : 텍스트 생성의 혁명

쌍둥이 자리 확산의 실제 감각은이 확산 원칙 (콘텐츠를 생성하기위한 노이즈)을 이미지가 아니라 텍스트에 사용하지 않는다는 것입니다. Gemini는 픽셀 또는 컬러 값 대신 토큰과의 확산을 작동시킵니다. 토큰은 음성 모델의 기본 빌딩 블록입니다. 개별 단어, 문장 부분, 프로그래밍 코드 조각 또는 구두점 마크 일 수 있습니다.

이 과정은 또한 무작위로 분산 된 토큰의 혼란스러운“송아지”,“텍스트의 소리”로 시작됩니다. 그것은 정적 노이즈 나 눈에 띄지 않는 레터 샐러드 만 반영하는 라디오와 같습니다. 단계적으로, Gemini 확산은이 토큰 혼란을 "소음"하기 시작합니다. 모델이 거대한 양의 텍스트 데이터에 대한 교육 중에 배운 패턴과 관계를 바탕으로 통계적 관계를 인식하고 무작위 토큰을 읽을 수있는 단어, 문장 및 마지막으로 일관된 텍스트 또는 기능 프로그램 코드로 형성합니다.

이 접근법은 GPT-4, Gemini 시리즈 (Gemini 확산 자체를 제외하고), LLAMA 또는 Deepseek와 같은 오늘날의 모델을 알고있는 대부분의 확립 된 음성 모델의 기능과 근본적으로 다릅니다. 이 작업은 자동 압축입니다. 이것은 당신이 텍스트를 엄격하게 생성한다는 것을 의미합니다. 이미 생성 된 단어에 기초하여, 각각의 새로운 단어는 가장 통계적으로 가장 가능성이 높은 것으로 선택됩니다. 당신은 왼쪽에서 오른쪽으로 문장을 쓰는 것과 같이 항상 마지막으로 작성된 단어를 언급한다고 상상할 수 있습니다.

자가 회귀 모델의 한계 : 뒤돌아보십시오

자동 압축 방법은 의심 할 여지없이 인상적인 결과를 제공하고 현재 AI 과대 광고를 크게 이끌었습니다. 그러나 그녀는 또한 고유 한 단점을 가져옵니다.

1. 계산 강도와 속도

각 토큰은 순차적으로 계산되어야하고 모델이 점점 커지고 있기 때문에 자동 압력 세대는 종종 보상이 매우 중요하며 특히 긴 텍스트의 경우 비교적 느립니다. 전체 컨텍스트는 모든 단계마다 재평가되어야합니다.

2. 부정확성과 융통성

한 번 생성 된 텍스트 부품은 저자 -압축 모델로 후 향적으로 수정할 수 없습니다. 모델이 세대의 과정에서 텍스트의 초기 부분이 바람직하지 않거나 잘못되었다고 결정하면 더 이상 직접 변경할 수 없습니다. 자신의 텍스트의 미래에 대해“맹인”을 말하는 것입니다. 이것은 종종 논리적 인 불일치 나 문체 휴식, 특히 더 길고 더 복잡한 텍스트를 위해 이어집니다. 일부 최신 모델은 DeepSeek R1 또는 GPT-4O에서 찾을 수있는 소위 "추론"방법 으로이 문제를 해결하려고합니다. 이 모델은 여러 단계에서 하나의 신속하게 "생각"하고 최종 답변을 생성하기 전에 결론을 수집합니다. 그러나 모델은 콘텐츠를 반복적으로 생성하고 거부하기 때문에 훨씬 더 많은 컴퓨팅 성능과 시간이 필요합니다.

3. 처리의 도전

저자 -압축 모델이 이미 생성 된 텍스트를 편집하는 경우 작은 변경 만 수행하더라도 종종 전체 텍스트를 처음부터 생성해야합니다. 이것은 비효율적이고 시간이 소요됩니다.

쌍둥이 자리 확산의 강점 : 속도, 유연성 및 정밀도

Gemini 확산을 사용하는 확산 방법은 여러 가지면에서 이러한 과제에 대한 해답입니다. 그것은 전체적이고 반복적이며, 이는 모델이 각 개별 단계마다 출력의 전체 내용에서 동시에 동시에 있음을 의미합니다.

1. 인상적인 속도

이것은 가장 인상적인 장점 중 하나입니다. GPT-4O는 초당 약 50 ~ 100 개의 토큰을 생성하는 반면, Claude 3 Sonnet은 약 77 및 Gemini 2.0은 최대 245 개의 토큰을 플래시하지만 Gemini 확산은 초당 500 ~ 1,000 개의 토큰에 도달합니다. X (이전의 Twitter) 및 Reddit과 같은 플랫폼 사용자의 보고서에 따르면이 모델은 최적의 조건에서 초당 최대 3,000 개의 토큰을 생성 할 수도 있습니다. 비교를 위해 : 1,000 개의 토큰이 약 650 ~ 750 단어에 해당합니다. 이는 단 한 초 안에 Gemini 확산이 DIN A4 페이지 텍스트의 절반에서 3/4을 만들 수 있음을 의미합니다. 이 속도는 모델이 효율성을 완전히 재생할 수있는 프로그래밍 코드를 생성 할 때 특히 인상적입니다.

2. 전체적이고 유연한 보정

모델은 동시에 믿을 수 없으므로 출력 창의 어딘가에 잠복 노이즈에서 형성되는 모든 토큰에 반응합니다. 텍스트 끝에있는 단어 형성 단어는 시작 또는 중간의 다음 단계에 지정된 내용에 영향을 줄 수 있습니다. 모델이 생성 프로세스 중에 실수, 부정확성 또는 흐릿한 실수를 발견하면 텍스트에 나타나는 위치에 관계없이 수정 및 최적화 할 수 있습니다. 이것은 미래의 실수를위한 "사각 지대"가있는 저자 -압축 모델에 비해 결정적인 이점입니다.

3. 타겟팅 처리 (텍스트 불완전)

이미지 확산 모델과 유사하게, 소위 "in-painting"작품 (이미지의 영역을 표시하고 물체를 추가하거나 제거하도록 재생성). Gemini 확산은 매우 구체적으로 작동 할 수 있습니다. 전체 텍스트를 처음부터 끝까지 재건 할 필요는 없습니다. 대신, 그것은 쉽게“황폐”하고 다시“노이즈”를 한 다음“노이즈”할 수 있습니다. 이를 통해 텍스트의 나머지 부분에 영향을 미치지 않고 색조 또는 스타일로 선택된 구절 또는 단락을 적응, 번역 또는 최적화 할 수 있습니다. 다른 음성 모델에서, 이것은 종종 여전히 도전이거나 불균형 적으로 오랜 시간이 걸립니다. 이는 효율적인 텍스트 처리 및 최적화를위한 완전히 새로운 기회를 열어줍니다.

4. 자연스러운 음성 출력

클래식 텍스트의 생성은 코드보다 다소 느리게 될 수 있지만 일부 사용자는 Gemini 확산이 다른 주요 언어 모델보다 자연스럽고 인간적인 텍스트를 생성한다고보고합니다. 이는 전체적인 작업 방식 때문일 수 있으며, 이는 모델이 글로벌 일관성과 문체 일관성을 더 잘 유지할 수있게합니다.

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텍스트 확산의 도전과 공개 질문

유망한 잠재력에도 불구하고, 텍스트 생성을위한 확산 방법은 여전히 ​​젊고 자체 도전이 없습니다.

1. 단계 수에 대한 의존성

출력의 품질은 모델이 수행하는 노이즈 단계의 수에 따라 크게 달라집니다. 이미지 모델을 사용하면 사용자는 종종 이러한 단계를 수동으로 설정할 수 있습니다. 이는 음성 모델을 기반으로 한 음성 모델에서도 가능합니다. 이상적으로 AI 시스템은 프롬프트의 복잡성과 원하는 텍스트 길이에 동적으로 적응해야합니다.

• 너무 적은 단계 : 질적으로 열등하거나 미완성 또는 "시끄러운"결과로 이어집니다. 텍스트가 일관되거나 조각화 된 것처럼 보입니다.
• 너무 많은 단계 : 텍스트가 혼란스러워 지거나 모순되거나 심지어 무너질 수 있습니다. 이 모델은 실제로 내용을“의무”합니다. 모델이 지나치게 최적화되어 일관성을 잃기 때문에 생성 된 컨텐츠가 시끄러운 상태로 떨어지는 So -Called Denoising Collapse가 발생할 수 있습니다. 이것은 너무 공격적인 필터링으로 인해 갑자기 추상적이고 인식 할 수없는 이미지와 비슷합니다.

2. 텍스트의 환각에 해당합니다.

Flux 또는 Minimax Image-01과 같은 가장 크고 가장 고급 AI 이미지 생성기는 여전히 모델 약점으로 인해 발생할 수없는 오류에 문제가 있지만 확산 기술로 인해 발생할 수 있습니다. 여기에는 손가락이 너무 많거나 적은 손가락과 같은 물리적 이상, 요소의 임의의 삽입 또는 왜곡 된 신체 및 건축 적 표현이 포함됩니다. 문제는 텍스트 확산 모델이 동등한 "환각"으로 고통받을 수있는 정도입니다.

• 논리적 불일치 : 텍스트는 그럴듯하게 시작되지만 나중에 섹션은 이전 진술과 모순됩니다.
• 문체 및 톤 브레이크 : 문장이나 단락의 중간에 갑자기 텍스트의 스타일 또는 톤.
• 혼란스러운 텍스트 구조 : 단락이나 문장은 일관되게 배열되거나 주제 사이를 점프하거나 불필요하게 반복됩니다.
• 완전히 놓친 주제 : 텍스트가 문법적으로 정확하지만 원래 주제를 놓치거나 즉시 놓치게됩니다.
• 사실적인 부정확성 : 매춘부가 주요 목표이지만 모델은 통계 패턴을 해석하여 텍스트에 잘못된 정보를 수집 할 수 있습니다.

이러한 현상은 생성 된 내용에 대한 신뢰에 영향을 줄 수 있기 때문에 집중적 인 연구의 주제입니다.

프레젠테이션의 맥락 : 새로운 AI 발표의 폭풍

쌍둥이 자리 확산이 비교적 적은 관심을받지 못한다는 사실은 역설적 인 것처럼 보일 수 있지만 그의 프레젠테이션의 맥락에서 설명 할 수 있습니다. Google은 전통적으로 뉴스의 불꽃 놀이 인 연례 개발자 컨퍼런스 I/O에서 발표했습니다. 2024 년 5 월, Google 발표의 풍부함이 실제로 압도적이었습니다. Gemini 확산 외에도 기술 그룹은 여러 다른 최고 수준의 프로젝트 및 도구를 발표했습니다.

Gemini 2.5 Pro

당시 Google 자체 Gemini 모델의 가장 지능적인 버전은 이미 다중 공정성과 성능에 깊은 인상을 남겼습니다.

아스트라

음성 명령을 이해할뿐만 아니라 실제 "AI 에이전트"를 향한 시각적 정보를 실시간으로 처리하고 상호 작용할 수있는 AI 어시스턴트에 대한 Google의 비전.

Veo (버전 3)

텍스트-비디오 KI의 세 번째 반복은 이제 언어와 사운드를 만들 수 있으며, 이는 생성 AI 비디오의 몰입 형 기술을 크게 확장합니다.

스마트 안경 아우라

디지털 정보를 현실 세계에 매끄럽게 숨기는 지능형 안경의 프로토 타입.

3D 비디오 영리한 시스템 빔

물리적 존재와 디지털 존재 사이의 경계를 흐리게하는 몰입 형 화상 통화를위한 혁신적인 시스템.

이러한 획기적인 혁신의 홍수를 고려할 때,“실험”은 약속적으로 필요한 관심을 끌기가 어려웠습니다. 어떤 식 으로든, 더 크고 즉시 적용 가능한 공지 사항의 번잡함과 번잡함은 아래에 있었지만, 더미에 많은 음성 모델의 패러다임을 던질 가능성이 있지만.

급성장하는 연구 방향 : Gemini 확산의 전임자

Google 확산은 지금까지 텍스트 확산 분야에서 가장 큰 실험 일지 모르지만 첫 번째와는 거리가 멀다. 텍스트에 확산 모델을 사용한다는 아이디어는 비교적 새롭지 만 강렬한 연구 방향입니다.

2023 년 초, 중국 수 코우 대학 (Soochow University)의 한 팀은 획기적인 연구를 발표했습니다. 그것에서, 그들은 확산 모델이 특히 견고성 및 오류 수정과 관련하여 이전 음성 모델 아키텍처를 초과 할 수 있다는 논문을 나타 냈습니다. 같은 해에, 최초의 기초 모델은 텍스트 확산의 개념을 실제로 확산 LM과 최소한의 텍스트 확산을 실천했습니다. 이 개척자들은 토큰의 변형이 매우 초기 단계이지만 일반적으로 텍스트 생성에도 효과가 있음을 보여주었습니다.

또 다른 흥미로운 모델은 올해 2 월 (2024)에 이어 Inception Labs의 Mercury Coder가 이어졌습니다. 이 모델은 주로 프로그래밍 코드 생성에 중점을 두 었으며이 특수 애플리케이션 영역에서 확산 모델이 기존의 언어 모델을 초과하는 놀라운 속도를 달성 할 수 있음을 증명했습니다.

2024 년 4 월 Google I/O 직전에 홍콩 대학교와 화웨이는 화웨이에 대한 벨롱은 확산 큰 언어 모델 Dream 7b를 발표했습니다. Gemini 확산이 발표 될 때까지 Dream 7B는 텍스트에 가장 큰 확산 모델이었습니다. 그의 기술과 기본 건축은 AI 연구원들의 주목을 받았습니다. 신경망에 대한 심오한 통찰력으로 유명한 전 Openai 연구원 인 Andrej Karpathy는 Dream 7B에 대해 언급했습니다. 그는이 모델이 자동 회귀 모델에 비해 완전히 다른“심리학”또는 독특한 강점과 약점을 보여줄 가능성이 있다고 강조했다.

이 모든 프로젝트는 Gemini 확산의 길을 열었고 연구 커뮤니티가 얼마 동안 저자 -압축 모델의 경계를 인정 받았으며 대체 접근법을 찾고 있음을 보여줍니다. Gemini 확산에 대한 아이디어 후에, 이름으로 언급하고 싶지 않은 AI 연구원은이 모델이 이제 "접근법"증거와 "이 방향으로 더 연구되어야한다"는 것을 확인했습니다. 특히, 그는 모바일 장치와 덜 강력한 서버의 음성 모델의 잠재력을 강조했으며, 여기서 확산-렘은“총 게임 체인저”가 될 수 있습니다. 그 이유는 Aquinating Process의 고유 한 병렬성이므로 자동 그리스 모델의 순차적 특성보다 특정 하드웨어 아키텍처에 더 잘 분산 될 수 있습니다.

혁명적 의미와 미래를 살펴 봅니다

Gemini 확산의 도입은 다른 거인의 그늘에 있더라도 인공 지능의 발달에 중요한 단계입니다. 그것은 기술 혁신 일뿐 만 아니라 음성 모델의 아키텍처에서 잠재적 패러다임 전환을 시사합니다.

그것이 미래에 무엇을 의미 할 수 있습니까?

1.보다 효율적인 AI 응용 프로그램

정확한 속도와 정확한 처리 능력은 많은 영역에서 생성 AI 응용 분야에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 화상 통화에서 실시간 텍스트 제작, 개발 환경에서 빠른 코드 생성 또는 복잡한 문서의 즉각적인 요약을 생각해보십시오.

2. 모바일 장치의 AI

낮은 성능 하드웨어에 대해 이미 언급 한 장점은 중요합니다. 스마트 폰 또는 에지 장치에서 확산 모델이 효율적으로 실행될 수 있다면 클라우드 서버에 의존하지 않기 때문에 AI의 접근성과 이점이 크게 증가합니다.

3. 창의적인 텍스트 편집

저자, 언론인 또는 마케팅 전문가는 전체 문서의 흐름을 파괴하지 않고 특정 텍스트 섹션의 스타일, 사운드 또는 내용을 구체적으로 적응하기 위해 잉여 기능을 통해 혜택을받을 수 있습니다. 이를 통해 이전에는 비교할 수없는 정밀도와 개정에서 제어 할 수 있습니다.

4. 강력하고 일관된 컨텐츠

"환각"과 "거부 붕괴"의 도전이 마스터되면 확산 모델은 현재 모델보다 논리적으로 일관되고 스타일이 일관된 텍스트를 생성 할 수 있습니다. 이것은보다 신뢰할 수있는 AI 세대를 향한 큰 단계 일 것입니다.

5. 새로운 AI 기술

전체적인 작업 방식을 통해 확산 모델은 다른 유형의 작업을 더 잘 해결하거나 새로운 유형의 실수를 피할 수 있습니다. 아마도 당신은 복잡한 이야기 ​​구조를 만들거나 스크립트를 작성할 때와 같이 전 세계적 일관성이 순차적 인 완벽 함을 갖는 작업에 대해 예정되어있을 것입니다.

쌍둥이 자리 확산 : AI 텍스트 생성의 조용한 격변

대기자 명단 자체를 통해 이미 볼 수있는 Gemini 확산과 같은 잠재적으로 개척되는 모델은 일반 대중에게는 거의 알 수 없다는 사실은 AI 영역의 빠른 발전을 반영한 것입니다. 새로운 모델과 패러다임이 나타나는 속도는 어지럽습니다. 그러나 특히 레이더 아래로 날아가는 실험에서 다음 큰 혁명의 실제 잠재력은 종종 숨겨져 있습니다.

텍스트 영역의 확산 모델이 어떻게 발전하는지, 그리고 기존 저자 -압축 아키텍처에 실제로 도전하거나 대체 할 수 있는지 여부를 관찰하는 것은 여전히 ​​흥미 롭습니다. Google이 Gemini 확산으로 시작한 것은 단순한 실험 그 이상입니다. 더 빠르고 유연하며 훨씬 직관적 인 텍스트 생성의 미래에 대한 가이드입니다. AI의 세계가 모유 수유 중 하나이지만 가장 중요한 단계 중 하나를 취했을 수도 있기 때문에 강조 하여이 유망한 방향을 추구하는 것은 연구를 요구하는 것입니다.

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