전 세계적으로 ChatGTP(챗 GTP)가
열풍을 일으키는 가운데
구글의 Bard(바드)가 다시 한번
대항마로 등장하고 있습니다.
구글의 차세대 대규모 언어모델(LLM)인
PaLM 2(Pathways Language Model)이
적용될 바드에 대해서 이야기하도록 하겠습니다.
1. 구글의 생성형 인공지능 챗봇, Bard는 무엇인가?
2022년 11월 말 조용히 세상에 나온
OpenAI사의 ChatGPT(챗GTP)는
선풍적 인기를 끌며 하나의 트렌드가 되었습니다.
GPTing이라는 신조어까지 생겨 날 정도로
ChatGPT는 센세이셔널한 반응을 얻었고
구글링(Googling)에서 지피팅(GPTing)으로
사람들의 행동을 변화시킬 정도의
영향력을 갖게 되었습니다.
이러한 ChatGTP의 위협에 대응하기 위해
구글에서는 Bard(바드)라는
생성형 인공지능 챗봇을 개발했습니다.
Bard는 대화 방식으로 요청한 질문에 대한
답을 생성하는 챗봇으로
사실상 ChatGPT와 큰 차이는 없으나
Bard(바드)는 구글의 초거대 언어 모델인
LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)를 기반으로
1,370억 개에 달하는 매개 변수로
학습한 인공지능이며
약 30억 개의 문서, 11억 개에 달하는 대화를
익힌 것으로 알려졌습니다.
2. Bard의 등장으로 구글 주가 폭락하다.
2023년 2월 8일, 프랑스 파리에서 구글은
Bard의 기능을 시연했습니다.
ChatGPT가 먼저 등장하면서
Bard가 뒤처지는 것이 아니냐는 우려도 많았지만
구글은 전통적인 AI분야의 강자였기에
많은 사람들이 기대를 하고 있었습니다.
* LaMDA(대화형 앱 언어모델)은 21년 공개
음성통화 AI 'Google 듀플렉스'는 18년 공개
음성비서 AI 'Google 어시스턴트'는 16년 공개
하지만....
생중계로 선보인 Bard 시연과정에서
Bard는 질문에 부정확한 정보를 제공했습니다.
그 결과,
많은 사람들이 실망하게 되었고
생중계 이후 구글 주가는 8% 하락하여
약 1,000억 달러 손실을 기록하게 되었습니다..
“9살 어린이에게 ‘제임스 웨브 우주망원경'(JWST)의 새로운 발견에 대해 어떻게 설명해 줄 수 있을까”라는 질문에 ‘바드’는 “태양계 밖의 행성을 처음 찍는 데 사용됐다”라고 답했다. 명백한 오답이다. 태양계 밖 행성을 처음 촬영한 것은 ‘제임스 웨브 우주망원경'이 아닌 2004년 유럽남방천문대의 망원경(VLT)이다.
구글 내부직원들도 사내 커뮤니티를 통해서
Bard 발표에 대해 “급했다”, “망쳤다” 등의
비판을 쏟아내기도 했습니다.
또한 시장에서도 생성형 AI분야에서는
ChatGPT를 따라잡기 어려울 것이라는
비관적 시각과 함께
ChatGPT의 독주가 예상되기도 했습니다.
3. 엔진을 바꾼 Bard의 반격
Bard에 대한 관심이 식어가던 와중
지난 5월 11일 '구글 I/O' 개발자 콘퍼런스에서
차세대 대규모 언어모델(LLM)인
"PaLM2"를 공개했고 바드의 파운데이션 모델을
LaMDA에서 PaLM2로 교체하기로 했습니다.
구글의 최신 대규모 언어모델(LLM) 'PaLM 2'은
이전 버전인 PaLM보다
5배 더 많은 텍스트 데이터를 학습했고,
3,400억 개의 파라미터(매개변수) 규모를
가졌다고 합니다.
이전 모델인 PaLM의 약 7,800억 개 규모에
절반에도 미치지 않는 수준입니다.
매개변수 규모가 LLM 성능을 가늠하는
척도로 인식되는
일반적인 생각과 다른 방향을 보인 것입니다.
ChatGPT의 경우 버전이 높아질수록
매개변수를 늘려왔었는데,
이는 학습에 비용이 많이 드는 방식입니다.
구글은 PaLM2에서 매개변수를 줄이면서
세심한 데이터 선택과 효율적인 아키텍처 및
모델을 통해 성능을 높였다고 밝혔습니다.
또한 자바스크립트, 파이썬 등의 언어 외에도
Prolog, 포트란 등 20개 개발언어를 학습하여
코드 작성과 디버깅 기능 역량도 향상해
상식적인 추론, 수학, 논리 등도
타 모델보다 더 우수하다고 밝혔습니다.
과거 적극적으로 정보를 공개하여
AI 기술의 진보를 이끌었던 구글은
PaLM2 모델에 대해서는
구체적 정보를 공개하지 않습니다.
이런 구글의 태도 변화는 Open AI사 때문입니다.
Open AI사가 구글의 '트랜스포머' 논문을 토대로
ChatGPT를 비롯한 AI 기술을 개발하고
먼저 상용화를 하자
기술 유출을 원천 차단한 것이라고 생각됩니다.
4. 구글 Bard와 ChatGPT 비교
| 구분 | 바드(Bard) | ChatGPT |
| 기업 | 구글 | Open AI / MS |
| 언어모델 | 팜2(PalM2) | GPT-4 |
| 매개변수 | 비공개 (팜 : 5,400억개) | 비공개 (GPT-3.5 : 1,750억개) |
| 데이터세트(단어) | 1조 5,600억개 | 1조 3,700억개 |
| 인터넷 정보 | 실시간 검색 | 2021년말까지 지원 |
| 사용료 | 무료 | 월 20달러(챗GPT 플러스 가입자) |
| 모바일 지원 | 모바일 앱에서 통합 지원 | 모바일 앱 부재 |
| 응답 | 텍스트 + 이미지 | 텍스트 |
| 이미지 프롬프트 | 지원 | 지원 |
| 음성 프롬프트 | 지원 | 지원 불가 |
| 텍스트 내보내기 | PDF, 워드 등 포맷 가능 | 불가 |
| 검색 옵션 | 답변 검증 위한 검색 지원 | 답변 내용 검증 지원 불가 |
| 다중 응답 지원 | 선택 가능 | 단일 응답 생성 |
| 플러그인 제공 | 무료 | 유료(챗GPT 플러스 가입자) |
출처 : Ai타임스 (https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=151134)
언어모델의 경우 기초가 되는 아키텍처는
구글이 최초 발표했던 '트랜스포머' 아키텍처를
Bard와 ChatGPT를 활용하고 있지만,
앞에서 얘기한 것처럼
구글의 PaLM은 매개변수를 줄여나가고,
ChatGPT는 늘려나가고 있습니다.
ChatGPT는 GPT-4부터 유료화로 전환했지만
Bard는 아직 무료로 제공하고 있습니다.
ChatGPT와 Bard의 큰 차이는 데이터입니다.
Bard는 실시간 검색을 통해
인터넷에서 정보를 가져오지만,
ChatGPT는 21년 데이터로 국한되어 있습니다.
5. 기대되는 Bard의 미래
처음 Bard가 공개됐을 땐 영어만 지원했습니다.
ChatGPT가 한국어를 포함하여 40개 이상의
언어를 지원하는 것에 비교가 되는 부분이었는데
지난 5월 11일 구글은 Bard가
한국어와 일본어를 지원한다고 발표했습니다.
한국어가 이렇게 빠르게 적용되는 것에 대해서는
구글이 한국 IT시장을 중요하게 보고 있다고
생각할 수 있고
국내 검색시장에서 네이버에 뒤쳐지는 구글이
네이버를 따라잡기 위한
전략을 펼치는 것이라는 시각도 있습니다.
(실제로 MS의 Bing도 ChatGTP를 적용하면서
검색엔진 시장 점유율이 과거에 비해 크게 상승했습니다.)
최초 공개 시 많은 비판을 받았던 Bard는
짧은 기간 내에 다시 ChatGPT의 대항마로
다시 자리 잡을 수 있었습니다.
앞서 설명한 비교표에서 처럼,
Bard와 ChatGPT는
유사한 점도 많지만 다른 점도 많습니다.
하지만,
향후 확장성 측면에서는 구글의 Bard가
다양한 구글 서비스와 연동이 될 수 있다는 점에서
유리하다고 생각되기에
앞으로의 모습이 기대가 되는 것이 사실입니다.
빠르게 우리 생활에 일상이 되고 있는
생성형 AI 챗봇들의 발전방향이 기대됩니다.
참고자료
1. MIT Technology Review(https://www.technologyreview.kr/the-inside-story-of-chatgpt)
2. Ai타임스 (https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=151134)
3. ZDNet korea (https://zdnet.co.kr/view/?no=20230511095644)