Gemma 3: 구글의 가장 발전된 오픈 AI 모델
Gemini 2.0 기술을 기반으로 한 구글의 가장 발전된 오픈 모델.
다중 모드 기능과 128K 컨텍스트 윈도우로 강력한 AI 애플리케이션을 구축하세요.
🚀 단일 GPU에서 최첨단 성능
Gemma 3의 주요 특징
개발자를 위한 다양한 기능을 갖춘 구글의 가장 강력한 오픈 모델입니다.
시각-언어 이해
다중 모드 애플리케이션을 위한 고급 시각적 추론 기능으로 이미지와 텍스트를 함께 처리합니다.
128K 토큰 컨텍스트 윈도우
더 포괄적인 문서 분석과 복잡한 추론 작업을 위해 더 큰 입력을 처리할 수 있습니다.
140개 이상의 언어 지원
기본적으로 광범위한 다국어 기능으로 글로벌 애플리케이션을 구축하세요.
다양한 모델 크기
하드웨어 및 성능 요구 사항에 맞게 1B, 4B, 12B 및 27B 매개변수 버전 중에서 선택하세요.
함수 호출
함수 호출 및 구조화된 출력 생성에 대한 내장 지원으로 AI 기반 워크플로우를 만들 수 있습니다.
양자화된 모델
정확도를 유지하면서 계산 요구 사항을 줄이기 위해 공식 양자화 버전을 활용하세요.
Gemma 3 성능
경량화되고 효율적인 패키지의 최첨단 기능.
지원 언어
140+
언어
컨텍스트 길이
128K
토큰
모델 변형
4
크기
Gemma 3에 대한 개발자 커뮤니티 피드백
구글의 가장 발전된 오픈 모델로 구축하는 개발자들의 의견을 들어보세요.
데이비드 첸
ML 엔지니어
Gemma 3의 다중 모드 기능으로 단일 GPU에서 효율적으로 실행되는 시각적 어시스턴트를 구축할 수 있었습니다. 이 크기의 모델에서 이미지 이해 능력이 놀랍습니다.
레이첼 킴
AI 연구원
우리는 전체 연구 논문을 분석하기 위해 128K 컨텍스트 윈도우를 사용하고 있습니다. 일관성을 유지하면서 이렇게 긴 컨텍스트를 처리하는 능력이 우리의 과학적 응용에 혁신적입니다.
마커스 톰슨
인디 개발자
개인 개발자로서 Gemma 3가 내 로컬 환경에서 실행될 수 있다는 점이 좋습니다. 4B 모델은 놀랍도록 강력하며 다국어 애플리케이션 프로토타입을 만드는 데 내 기본 선택이 되었습니다.
소피아 가르시아
NLP 전문가
다국어 기능이 인상적입니다. 추가 미세 조정 없이 15개 언어에서 작동하는 애플리케이션을 구축했으며, 모든 언어에서 성능이 일관됩니다.
제임스 윌슨
테크 리드
Gemma 3의 함수 호출 기능이 우리가 AI 워크플로우를 구축하는 방식을 변화시켰습니다. 구조화된 API 호출을 통해 기존 시스템과 원활하게 통합되는 애플리케이션을 만들고 있습니다.
안나 장
스타트업 창업자
Gemma 3의 양자화 버전을 프로덕션에 배포했고 성능 대 리소스 비율에 놀랐습니다. 인프라 비용을 확장하지 않고도 AI 기능을 확장할 수 있게 해줍니다.
Gemma 3에 대한 자주 묻는 질문
구글의 가장 발전된 오픈 AI 모델에 대해 자세히 알아보세요.
Gemma 3란 무엇이며 이전 버전과 어떻게 다른가요?
Gemma 3는 Gemini 2.0을 구동하는 것과 동일한 기술을 기반으로 한 구글의 가장 발전된 오픈 AI 모델입니다. 다중 모드 기능(시각 및 텍스트), 128K 토큰 컨텍스트 윈도우, 140개 이상의 언어 지원을 도입하였으며, 단일 GPU 또는 TPU에서 실행하도록 최적화된 여러 크기(1B, 4B, 12B 및 27B)로 제공됩니다.
Gemma 3를 실행하려면 어떤 하드웨어가 필요한가요?
Gemma 3는 다양한 하드웨어에서 효율적으로 실행되도록 설계되었습니다. 1B 모델은 CPU 및 모바일 기기에서 실행할 수 있고, 4B 모델은 소비자 GPU에서 잘 작동하며, 심지어 27B 모델도 단일 NVIDIA GPU에서 실행할 수 있습니다. 최적의 성능을 위해 NVIDIA GPU, Google Cloud TPU 또는 ROCm 스택이 있는 AMD GPU가 권장됩니다.
Gemma 3를 내 프로젝트에서 어떻게 시작할 수 있나요?
이 페이지에서 직접 Gemma 3를 설정 없이 무료로 사용할 수 있습니다. 다양한 애플리케이션과 사용 사례를 보여주는 풍부한 예제를 제공하여 빠르게 시작할 수 있도록 도와드립니다. 또한 플랜을 업그레이드하여 Gemma 3의 최대 매개변수 버전을 사용할 수 있어, 다양한 작업과 엔터테인먼트 작업에서 효율성을 향상시킬 수 있습니다!
이 페이지에서 Gemma 3를 사용할 때 매개변수를 조정할 수 있나요?
Gemma 3는 모델 동작을 사용자 지정하기 위한 여러 조정 가능한 매개변수를 제공합니다: 최대 새 토큰(1-2048)은 생성된 텍스트 길이를 제어하고, 온도(0.1-4.0)는 응답 무작위성을 조정하며, Top-p(0.05-1.0) 및 Top-k(1-1000)는 샘플링 전략을 미세 조정하고, 반복 페널티(1.0-2.0)는 반복적인 콘텐츠를 줄입니다. 이러한 설정을 통해 특정 사용 사례에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다.
Gemma 3가 특히 잘하는 작업은 무엇인가요?
Gemma 3는 질문 응답, 요약, 추론, 코드 생성, 이미지 이해, 다국어 처리, 함수 호출 기능을 갖춘 구조화된 출력 생성을 포함한 광범위한 작업에서 뛰어납니다. 128K 컨텍스트 윈도우도 특히 긴 문서 처리에 적합합니다.
Gemma 3는 다른 오픈 모델과 비교해 어떤가요?
Gemma 3는 크기에 비해 최첨단 성능을 제공하며, 예비 인간 선호도 평가에서 Llama-405B 및 DeepSeek-V3와 같은 더 큰 모델보다 성능이 뛰어납니다. 이는 단일 GPU만 필요로 하여, 많은 개발자와 조직에게 더 접근하기 쉽고 비용 효율적입니다.