Gemini는 개발자가 콘텐츠를 생성하고 문제를 해결할 수 있는 생성형 AI 모델 제품군입니다 이러한 모델은 텍스트와 이미지를 모두 입력으로 처리하도록 설계 및 학습되었습니다 이 가이드에서는 사용 사례에 가장 적합한 모델을 결정하는 데 도움이 되도록 각 모델 변형에 대한 정보를 제공합니다.
사용 가능한 언어
Gemini는 아랍어(ar
),
벵골어({2로/3} , , 한국어({2), 베트남어({2) 및 로bn
bg
zh
hr
cs
da
nl
en
et
fi
fr
de
el
iw
hi
hu
id
it
ja
ko
lv
lt
no
pl
pt
ro
ru
sr
sk
sl
es
sw
sv
th
tr
uk
vi
PaLM 모델은 영어에서만 잘 작동합니다. 다른 언어를 사용하면 예기치 않은 결과가 발생할 수 있습니다.
모델 변형
Gemini API는 특정 사용 사례에 최적화된 다양한 모델을 제공합니다. 다음은 사용 가능한 Gemini 변형에 대한 간략한 개요입니다.
모델 변형 | 입력 | 출력 | 최적화 목표 |
---|---|---|---|
Gemini 1.5 Pro (프리뷰) | 오디오, 이미지, 동영상, 텍스트 | 텍스트 | 코드 및 텍스트 생성, 텍스트 편집, 문제 해결, 데이터 추출 및 생성을 포함하되 이에 국한되지 않는 추론 작업 |
Gemini 1.5 Flash (미리보기) | 오디오, 이미지, 동영상, 텍스트 | 텍스트 | 다양한 작업을 위한 빠르고 다재다능한 성능 |
Gemini 1.0 Pro | 텍스트 | 텍스트 | 자연어 태스크, 멀티턴 텍스트 및 코드 채팅, 코드 생성 |
Gemini 1.0 Pro Vision | 이미지, 동영상, 텍스트 | 텍스트 | 이미지 설명 생성, 이미지 속 객체 식별과 같은 시각적 관련 작업에 최적화된 성능 |
텍스트 임베딩 | 텍스트 | 텍스트 임베딩 | 최대 2,048개 토큰의 텍스트에 대해 최대 768차원의 탄력적 텍스트 임베딩 생성 |
임베딩 | 텍스트 | 텍스트 임베딩 | 최대 2,048개 토큰의 텍스트에 대해 768차원의 텍스트 임베딩 생성 |
AQA | 텍스트 | 텍스트 | 제공된 텍스트에 대해 기여 질문-답변 관련 작업 실행 |
다음 표에서는 모든 모델 변형에 공통된 Gemini 모델의 속성을 설명합니다.
속성 | 설명 |
---|---|
학습 데이터 | Gemini의 지식 지원 중단은 2023년 초입니다. 이 시간 이후의 이벤트에 대한 정보는 제한됩니다. |
지원되는 언어 | 사용 가능한 언어 보기 |
구성 가능한 모델 매개변수 |
|
이러한 각 매개변수에 대한 자세한 내용은 생성 모델 가이드의 모델 매개변수 섹션을 참고하세요.
Gemini 1.5 Pro (프리뷰)
Gemini 1.5 Pro는 다음과 같은 다양한 추론 작업에 최적화된 중간 규모 멀티모달 모델입니다.
- 코드 생성
- 텍스트 생성
- 텍스트 수정
- 문제 해결
- 추천 생성
- 정보 추출
- 데이터 추출 또는 생성
- AI 에이전트 생성
1.5 Pro는 1시간 분량의 동영상, 9.5시간 분량의 오디오, 30,000줄 이상의 코드가 포함된 코드베이스 또는 700,000단어 이상을 포함한 대량의 데이터를 한 번에 처리할 수 있습니다.
1.5 Pro는 제로샷, 원샷, 퓨샷 학습 태스크를 처리할 수 있습니다.
모델 세부정보
속성 | 설명 |
---|---|
모델 코드 | models/gemini-1.5-pro-latest |
입력 | 오디오, 이미지, 동영상, 텍스트 |
출력 | 텍스트 |
지원되는 생성 메서드 |
generateContent
|
입력 토큰 한도[**] | 1,048,576개 |
출력 토큰 한도[**] | 8,192 |
프롬프트당 최대 이미지 수 | 3,600개 |
최대 동영상 길이 | 1시간 |
최대 오디오 길이 | 약 9.5시간 |
프롬프트당 최대 오디오 파일 수 | 1 |
모델 안전성 | 개발자가 조정할 수 있는 안전 설정을 자동으로 적용합니다. 자세한 내용은 안전 설정 페이지를 참고하세요. |
비율 제한[*] |
|
시스템 안내 | 지원됨 |
JSON 모드 | 지원됨 |
최신 버전 | gemini-1.5-pro-latest |
안정적인 최신 버전 | gemini-1.5-pro |
최근 업데이트 | 2024년 4월 |
Gemini 1.5 Flash (미리보기)
Gemini 1.5 Flash는 다양한 작업으로 확장할 수 있는 빠르고 다양한 멀티모달 모델입니다.
모델 세부정보
속성 | 설명 |
---|---|
모델 코드 | gemini-1.5-flash-latest |
입력 | 오디오, 이미지, 동영상, 텍스트 |
출력 | 텍스트 |
지원되는 생성 메서드 |
generateContent
|
입력 토큰 한도[**] | 1,048,576개 |
출력 토큰 한도[**] | 8,192 |
프롬프트당 최대 이미지 수 | 3,600개 |
최대 동영상 길이 | 1시간 |
최대 오디오 길이 | 약 9.5시간 |
프롬프트당 최대 오디오 파일 수 | 1 |
모델 안전성 | 개발자가 조정할 수 있는 안전 설정을 자동으로 적용합니다. 자세한 내용은 안전 설정 페이지를 참고하세요. |
비율 제한[*] |
|
시스템 안내 | 지원됨 |
JSON 모드 | 지원됨 |
최신 버전 | gemini-1.5-flash-latest |
안정적인 최신 버전 | gemini-1.5-flash |
Gemini 1.0 Pro
Gemini 1.0 Pro는 멀티턴 텍스트 및 코드 채팅, 코드 생성과 같은 작업을 처리하는 NLP 모델입니다.
1.0 Pro는 제로샷, 원샷, 퓨샷 학습 태스크를 처리할 수 있습니다.
모델 세부정보
속성 | 설명 |
---|---|
모델 코드 | models/gemini-pro |
입력 | 텍스트 |
출력 | 텍스트 |
지원되는 생성 메서드 |
generate_content
generateContent
|
비율 제한[*] |
|
시스템 안내 | 지원되지 않음 |
JSON 모드 | 지원되지 않음 |
최신 버전 | gemini-1.0-pro-latest |
안정적인 최신 버전 | gemini-1.0-pro |
정식 버전 | gemini-1.0-pro-001 |
최근 업데이트 | 2024년 2월 |
Gemini 1.0 Pro Vision
Gemini 1.0 Pro Vision은 시각적 관련 작업을 수행할 수 있는 성능에 최적화된 멀티모달 모델입니다. 예를 들어 1.0 Pro Vision은 이미지 설명을 생성하고, 이미지에 있는 객체를 식별하고, 이미지에 있는 장소나 객체에 대한 정보를 제공하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
1.0 Pro Vision은 제로샷, 원샷, 퓨샷(Few-Shot) 작업을 처리할 수 있습니다.
모델 세부정보
속성 | 설명 |
---|---|
모델 코드 | models/gemini-pro-vision |
입력 | 텍스트, 동영상, 이미지 |
출력 | 텍스트 |
지원되는 생성 메서드 |
generate_content
generateContent
|
입력 토큰 한도[*] | 12,288 |
출력 토큰 한도[*] | 4,096 |
최대 이미지 크기 | 제한 없음 |
프롬프트당 최대 이미지 수 | 16 |
최대 동영상 길이 | 2분 |
프롬프트당 최대 동영상 수 | 1 |
모델 안전성 | 개발자가 조정할 수 있는 안전 설정을 자동으로 적용합니다. 자세한 내용은 안전 설정 페이지를 참고하세요. |
비율 제한[*] | 요청 60개/분 |
최신 버전 | gemini-1.0-pro-vision-latest |
안정적인 최신 버전 | gemini-1.0-pro-vision |
최근 업데이트 | 2023년 12월 |
텍스트 임베딩
텍스트 삽입
텍스트 임베딩 모델을 사용하여 입력 텍스트를 위한 텍스트 임베딩을 생성할 수 있습니다. 텍스트 임베딩 모델에 대한 자세한 내용은 Vertex AI의 생성형 AI 문서에서 텍스트 임베딩을 참조하세요.
텍스트 임베딩 모델은 최대 2,048개의 토큰으로 구성된 텍스트에 대해 768차원 임베딩을 만드는 데 최적화되어 있습니다. 텍스트 임베딩은 768 미만의 탄력적인 임베딩 크기를 제공합니다. 탄력적 임베딩을 사용하여 더 작은 출력 차원을 생성하고, 약간의 성능 손실로 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다.
모델 세부정보
속성 | 설명 |
---|---|
모델 코드 |
models/text-embedding-004 (Vertex AI의 text-embedding-preview-0409 )
|
입력 | 텍스트 |
출력 | 텍스트 임베딩 |
입력 토큰 한도 | 2,048 |
출력 크기 크기 | 768 |
지원되는 생성 메서드 |
embed_content
embedContent
|
모델 안전성 | 조정 가능한 안전 설정이 없습니다. |
비율 제한[*] | 요청 1,500개/분 |
최근 업데이트 | 2024년 4월 |
임베딩
임베딩 모델을 사용하여 입력 텍스트를 위한 텍스트 임베딩을 생성할 수 있습니다.
임베딩 모델은 최대 2,048개의 토큰으로 구성된 텍스트의 경우 768차원의 임베딩을 만드는 데 최적화되어 있습니다.
모델 세부정보 임베딩
속성 | 설명 |
---|---|
모델 코드 | models/embedding-001 |
입력 | 텍스트 |
출력 | 텍스트 임베딩 |
입력 토큰 한도 | 2,048 |
출력 크기 크기 | 768 |
지원되는 생성 메서드 |
embed_content
embedContent
|
모델 안전성 | 조정 가능한 안전 설정이 없습니다. |
비율 제한[*] | 요청 1,500개/분 |
최근 업데이트 | 2023년 12월 |
AQA
AQA 모델을 사용하여 문서, 코퍼스 또는 문구 집합에 대해 AQA(기여 질문 답변) 관련 작업을 수행할 수 있습니다. AQA 모델은 답변 가능한 가능성 예측과 함께 제공된 소스에 근거한 질문에 대한 답변을 반환합니다.
모델 세부정보
속성 | 설명 |
---|---|
모델 코드 | models/aqa |
입력 | 텍스트 |
출력 | 텍스트 |
지원되는 생성 메서드 |
GenerateAnswerRequest
generateAnswer
|
지원되는 언어 | 영어 |
입력 토큰 한도[**] | 7,168 |
출력 토큰 한도[**] | 1,024 |
모델 안전성 | 개발자가 조정할 수 있는 안전 설정을 자동으로 적용합니다. 자세한 내용은 안전 설정 페이지를 참고하세요. |
비율 제한[*] | 요청 60개/분 |
최근 업데이트 | 2023년 12월 |
이러한 모델 변형의 기능을 살펴보려면 예를 참조하세요.
[*] Gemini 모델에서 토큰은 약 4자(영문 기준)입니다. 토큰 100개는 약 60~80개의 영어 단어입니다.
[**] RPM: 분당 요청
TPM: 분당 토큰
RPD: 일일 요청 수
TPD: 일일 토큰
용량 제한으로 인해 지정된 최대 비율 제한은 보장되지 않습니다.
모델 버전 이름 패턴
Gemini 모델은 미리보기 또는 안정화 버전으로 제공됩니다. 코드에서 다음 모델 이름 형식 중 하나를 사용하여 사용할 모델과 버전을 지정할 수 있습니다.
최신: 지정된 세대 및 변형에 대한 모델의 최첨단 버전을 가리킵니다. 기본 모델은 정기적으로 업데이트되며 미리보기 버전일 수 있습니다. 탐색 테스트 앱과 프로토타입에서만 이 별칭을 사용해야 합니다.
최신 버전을 지정하려면
<model>-<generation>-<variation>-latest
패턴을 사용합니다. 예를 들면gemini-1.0-pro-latest
입니다.최신 안정화 버전: 지정된 모델 생성 및 변형을 위해 출시된 가장 최근의 안정화 버전을 가리킵니다.
안정적인 최신 버전을 지정하려면
<model>-<generation>-<variation>
패턴을 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.gemini-1.0-pro
안정화 버전: 특정 안정화 모델을 가리킵니다. 안정적인 모델은 변경되지 않습니다. 대부분의 프로덕션 앱은 특정한 안정화 모델을 사용해야 합니다.
안정적인 버전을 지정하려면
<model>-<generation>-<variation>-<version>
패턴을 사용합니다. 예를 들면gemini-1.0-pro-001
입니다.