Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities

작성일 | In , ,
Reading time 39

논문 링크

Gemini 2.5: 1 M 토큰·멀티모달·초저지연 LLM의 비밀을 벗기다

한 줄 요약 (TL;DR)

Sparse-MoE + Slice-Elastic TPU 학습 + Flash Distillation 덕분에, Gemini 2.5는 1 M 토큰 컨텍스트와 비디오·오디오까지 통합하면서도 코딩·수학·롱컨텍스트·비디오 벤치마크에서 GPT-4/Claude 4를 큰 폭으로 제치고, Flash 변형은 ≈ 320 tokens/s·비용 **35 %↓**로 “성능-지연-비용” Pareto 프런티어를 다시 그렸다. —

핵심 아이디어

  1. 하나의 모델에 ‘길이(1 M)·멀티모달·추론(Thinking)·툴 사용’을 동시 탑재
  2. Sparse Mixture-of-Experts로 파라미터 용량은 ↑, 토큰당 연산은 ≈ Dense 모델 수준으로 억제
  3. Slice-Granularity Elasticity (8960-TPU v5p 팟)로 초대형 학습도 장애 복구 ≈ 수 초
  4. Pro → Flash → Flash-Lite 3-단 distillation 사다리로 품질 손실 없이 지연·비용을 구간화

배경 — 그들이 해결한 문제

  • 128 k 컨텍스트 한계 : GPT-4/Claude 4는 문맥 창이 128 k에 머물렀다.
  • 멀티모달 제약 : 텍스트·이미지까지만 자연스럽게 처리, 장시간 비디오나 원본 오디오 이해는 미숙.
  • 고비용·고지연 : 고성능 모델은 50 ~ 70 tokens/s, 모바일 시나리오에는 부적합.
  • 대규모 MoE 학습 불안정 : 수 천 칩 중 하나만 죽어도 학습이 멈추는 “싱글 포인트 다운타임”.

새로운 접근법 — Gemini 2.5 아키텍처

구성 요소 무엇을 노렸나?
Unified Sparse-MoE Decoder 토큰·패치·프레임까지 하나의 시퀀스로 입력, Top-2 라우팅으로 FLOPs 절감
GQA Self-Attention + xRoPE Grouped-Query Attention + 확장 RoPE로 1 M 토큰에서도 메모리 O(N) 유지
Slice-Elastic Training TPU v5p 팟을 slice 단위로 재구성 → 장애 후 ≈ 97 % 스루풋 지속
Thinking RL Loop 답안을 내기 전 자체 호출을 몇 차례 반복해 추론 품질 극대화
k-Sparse Distillation (Flash) 상위 k≈20 로그릿만 학생 모델이 모방 → TPS ↑, 비용 ↓

작동 원리 — 구체적인 예시로 살펴보기

8 토큰 멀티모달 장난감 입력 ["def","sum", I₀, I₁, A₀, A₁,"("," )"]

  1. 통합 임베딩 — 텍스트·이미지 패치·오디오 프레임을 16-차원 벡터로 변환
  2. Router 로짓 — 각 토큰 → Top-2 expert 선택
  3. Expert FFN — 선택된 expert 들이 토큰을 병렬 변환
  4. Combine & xRoPE Attention — 두 결과를 가중 합산 후 8 토큰 전역 Attention
  5. 48 블록 반복 — Sparse-MoE 층과 GQA Attention을 반복
  6. Thinking 단계(선택) — “어떤 인자를 더 받아야 하지?” 같은 내부 질문을 4 회 자체 호출
  7. 디코딩 — 최종 토큰 분포에서 "return a+b" 출력

결과 : Dense FFN 대비 ≈ 4× FLOP ↓, 1 M 토큰에서도 메모리 < 40 GB 추론

성능 검증 — 주요 결과

벤치마크 Gemini 2.5 Pro 이전 최고 향상폭
LiveCodeBench 69 % 29.7 % (1.5 Pro) +39 pp
AIME 2025 88 % 17.5 % (1.5 Pro) +70 pp
LOFT 1 M 69.8 % 47.1 % +22 pp
VideoMME 84.3 % 72 % (GPT-4) +12 pp
Output TPS 320 t/s (Flash) 70 t/s (Claude-Sonnet) 4 ×
API 비용 평균 35 %↓ — —

우리의 관점 — 강점, 한계, 그리고 왜 중요한가

강점

  • 전례 없는 입력 크기 : 1 M 토큰 & 3 h 비디오를 단일 패스
  • 정량적 우위 : 코드·수학·멀티모달 모두 두 자릿수 pp 상승
  • 비용·지연까지 개선 : Flash 계열이 모바일-실시간 서비스 선도
  • 탄탄한 학습 인프라 : slice-elastic 덕분에 97 % 스루풋, 다운타임 ≈ 0

한계

  • 자원 장벽 : TPU v5p 8960 칩은 학계·스타트업 재현 난이도↑
  • Retrieval 취약 : MRCR-V2 1 M 정확도 16 % (8-needle)
  • 전력·탄소 지표 미공개 : 환경 영향 불투명
  • 일부 수학 과제 : DeepSeek R1에 근소 열세

왜 중요한가

성능·지연·비용 세 축을 동시에 밀어붙여 **“LLM 서비스에 필요한 현실적 한계”**를 확장했다. 1 M 컨텍스트 기반 에이전트·장편 비디오 QA·대규모 코드베이스 리팩터링 같은 새 워크플로가 당장 실험 가능한 단계로 올라섰다.

다음 단계는? — 앞으로의 길

  1. 초장문 Agent 플래닝 : 1 M+ 토큰에서 반복 루프를 줄이고, 장기 계획 성공률↑
  2. 툴 사용 & 동적 검색 통합 : Google Search 등 외부 API를 안전하게 조합
  3. Frontier Safety V2 : CBRN·사이버 위험에 대비한 자동 레드팀 파이프라인
  4. 하드웨어 다양화 : GPU·차세대 TPU에서도 Slice-Elastic 알고리즘 일반화
  5. 에너지 공개 & 효율 최적화 : 탄소 지표 투명화와 8-bit, 4-bit 서빙 연구

Bottom Line Gemini 2.5가 보여준 것은 “크기와 멀티모달리티가 성능만 올리는 게 아니라, 제대로 만든 인프라·지능형 distillation과 결합되면 속도와 비용까지 동시에 잡을 수 있다”는 사실이다. 다음 세대 LLM 경쟁은 “얼마나 더 길게, 더 싸게, 더 안전하게” — 그리고 얼마나 잘 툴을 결합하느냐 — 가 될 전망이다.

토글을 클릭하면 논문에 대한 자세한 LLM 질의응답 내용을 확인할 수 있습니다.

▶️클릭하여 펼치기

프롬프트 1.1.1 (연구의 공백)

"논문의 'Introduction'과 'Related Work' 섹션을 분석하여, 이 연구가 명시적으로 해결하고자 하는 핵심적인 연구 공백(research gap), 기존 연구의 결정적 한계, 또는 미해결 질문이 무엇인지 설명해 줘. 저자들이 설명하는, 이 논문 출판 시점의 '최신 기술(state of the art)'은 어떤 상태였는지 요약해 줘."

한눈에 보는 결론 — 연구 공백 & 최신 기술 요약

  • 연구 공백 1 : “생각(Thinking)·멀티모달·100 만 토큰 롱컨텍스트·툴 사용”을 한 모델에 동시에 담은 사례가 없었다. 기존 GPT-4, Claude 4, Gemini 1.5 Pro 등은 길어야 128 k 컨텍스트·텍스트/이미지 이해 수준에 머물렀고, 추론 강화를 위한 “Thinking”을 별도 파이프라인으로만 지원했다.
  • 연구 공백 2 : 고성능을 유지하며 비용-지연 Pareto Frontier를 확장할 방법이 부족했다. Flash-Lite~Pro까지 단일 아키텍처로 출력 250 ~ 300 tokens/s, 가격도 1.5 세대 대비 **평균 35 %↓**로 줄인 사례가 없었다.
  • 연구 공백 3 : 1 M+ 컨텍스트에서 안정적 MoE 학습과 안전성을 동시에 달성한 선행 연구가 전무. Gemini 2.5는 TPU v5p 8960-chip pod에서 새로운 slice-elasticity·SDC 정책으로 훈련 손실 0.25 %만 리플레이하며 안정성을 증명.

1. Introduction & Related Work로 추출한 핵심 연구 공백

# 기존 한계 (SoTA ≤ 2024 Q4) Gemini 2.5가 제안한 해결책 수치적 증거
① 멀티모달+롱컨텍스트 통합 부재 GPT-4 / Claude 4: 128 k 컨텍스트, 이미지까지 지원. 비디오·오디오·툴 콜 X 텍스트·이미지·오디오·3 h 비디오를 최대 1 M 토큰까지 단일 입력으로 처리 VideoMMU 83.6 %, 1 h-VideoQA 81.0 %
② 추론 품질 vs 비용·지연 트레이드오프 1.5 Pro ELO 대비 고성능 모델은 API 지연 2-3× Pro/Flash/Flash-Lite 4 계열 → 사용자가 Thinking 토큰 버짓으로 품질·비용 실시간 조절 출력 tps: 2.5 Flash ≈ 300, GPT-4o mini ≈ 180
③ 대규모 MoE 안정 훈련 >1 B expert 파라미터 학습 시 SDC‒elasticity 결여 Slice-granularity elasticity + SDC replay → 자원 장애 시 97 % throughput 유지 훈련 단계 중 **0.25 %**만 리플레이
④ 안전성·헬프풀니스 동시 개선 난제 RLHF ↔ 과잉 Refusal trade-off RL*F + Critic 체계 → 헬프풀 점수 +14.8 %, 정책 위반 -0.9 % (텍스트) 표 7 지표

2. 출판 시점 (State-of-the-Art) 요약

영역 2025 Q2 직전 SoTA Gemini 2.5 Pro 상승폭
코딩 (LiveCodeBench) o3 (high) – 72.0 % 69.0 % (동급) & Pareto 비용 ↓
리더십 벤치마크 (LMArena ELO) 1.5 Pro 대비 기준 + 120 pt
지식 QA (HLE no-tools) Claude 4 Opus – 10.7 % 21.6 % (+2 ×)
롱컨텍스트 이해 (LOFT 1 M) 경쟁 모델 없음 69.8 % (최초 1 M 결과)
멀티모달 비디오 (VideoMME) GPT-4.1 – 72.0 % 84.3 % (+12.3 pp)

→ Gemini 2.5가 발표되기 전까지는, 128 k 컨텍스트와 텍스트·이미지 수준의 다중모달이 최고치였으며, 안정적인 MoE 훈련·에이전틱 도구 호출·추론 시간 동적 제어를 모두 지원하는 모델은 부재했다.

3. 정리

Gemini 2.5 논문은 “고사양 추론·롱컨텍스트·멀티모달·에이전틱 툴 사용·비용 효율·안전성” 등 다섯 축을 동시에 끌어올린 최초 사례다.

  • 이를 통해 Pareto Frontier 자체를 우측·하방으로 이동(동일 성능 대비 비용/지연 최소)하였고,
  • 기존 1.5 세대 및 GPT-4 패밀리의 핵심 한계 — 128 k 문턱·정적 추론·고비용·모달 제한 — 을 정량적으로 해소했다.

덕분에 연구·서비스 양 측면에서 1 M+ 컨텍스트 기반 에이전트, 장시간 비디오 QA, 대형 코드베이스 수정과 같은 신(新) 워크플로가 현실화될 토대를 마련하였다.

프롬프트 1.1.2 (핵심 가설)

"이 논문의 중심 가설(central hypothesis) 또는 핵심 주장은 무엇인가? '저자들은 [제안 기법]을 사용함으로써 [기존 한계점]을 극복하는 [구체적 결과]를 달성할 수 있다고 가정한다'와 같은 형식으로, 명확하고 간결한 한 문장으로 서술해 줘."

저자들은 **TPUv5p에서 slice-granularity elasticity·Split-Phase SDC 탐지로 안정화한 초대형 Sparse MoE 아키텍처와 RL-기반 “Thinking” 추론을 결합함으로써, 기존 LLM이 직면한 128 k 컨텍스트·높은 지연·멀티모달 제한을 극복하고도 1 M 토큰 입력에서 LOFT 정확도 69.8 %, 출력 300 tokens/s, API 비용 35 % 절감의 최첨단 성능을 달성할 수 있다고 가정한다 .

프롬프트 1.2.1 (독창성 식별)

 "논문 전체를 바탕으로, 가장 중요하고 독창적인 기여(contribution) 1~3가지를 구별되는 항목으로 나열해 줘. 각각이 새로운 아키텍처 구성요소, 새로운 학습 기법, 새로운 이론적 통찰, 새로운 데이터셋, 또는 기존 방법론의 새로운 적용 중 어디에 해당하는지 명확히 구분해 줘."

결론 한 줄 요약

1 M 토큰 멀티모달 MoE 아키텍처, 초대형 TPU v5p 파이프라인용 ‘slice-elastic’ 안정 학습, 그리고 Flash 계열 고속 · 저비용 서빙―이 세 가지가 Gemini 2.5 논문의 핵심 독창성이다.

Gemini 2.5 — 가장 중요한 3대 독창적 기여

# 기여 내용 범주
1. Unified 1 M-token Multimodal Sparse-MoE Core
단일 모델이 텍스트·이미지·오디오·최대 3 h 비디오까지 1 M 토큰 윈도우에서 처리하도록, 토큰·패치·프레임 단위 라우팅을 갖춘 고밀도+Sparse MoE 하이브리드 층을 설계. 이전 128 k 한계를 근본적으로 돌파해 LOFT-1M에서 69.8 %를 최초로 기록하며, 비디오 평가 VideoMME 84 %로 기존 SoTA 대비 +12.3 pp.		 새로운 아키텍처 구성요소  
2. Slice-Granularity Elasticity + Split-Phase SDC Detection
8960-chip TPU v5p pod에서 부분 장애가 나도 수 초 내 재구성하며 ≈97 % throughput을 유지하는 fine-grained elasticity와, 훈련 스텝 0.25 %만 즉시 리플레이하는 초경량 SDC 탐지·격리 프로토콜을 도입. 대규모 Sparse-MoE 학습의 안정성 · 가동률 문제를 해결.		 새로운 학습/인프라 기법  
3. Pro → Flash → Flash-Lite Distillation & “Thinking-Budget” Serving
교사-학생 k-sparse soft-label distillation을 계열화해 **출력 300 tokens/s, API 비용 평균 35 % ↓**의 Pareto 서빙을 실현하고, 사용자에게 추론 단계별 Thinking 토큰 버짓을 노출해 품질-비용을 실시간 조절 가능케 함.		 기존 방법론의 새로운 적용 (대규모 distillation + 동적 QoS 서빙)  

왜 중요한가?

  • 아키텍처 혁신이 이전 세대(128 k, 텍스트+이미지) 한계를 10× 넘게 확장 → 장편 코드베이스·영화 길이 비디오 QA 등 새 워크플로 가능.
  • 학습 인프라 혁신이 초대형 TPU 클러스터의 고장 도메인을 ‘수 분 → 수 초’ 복구로 단축 → 동일 자원 대비 가용 훈련 시간 대폭 증가.
  • 서빙 혁신이 하이엔드 품질을 유지하면서도 실시간-웹 규모 비용·지연 장벽을 낮춰, 연구뿐 아니라 상용 API 채택 폭을 넓힘.

세 기여가 모델 설계 → 학습 인프라 → 배포·서빙까지 전 파이프라인을 관통하여, 성능·규모·비용 세 축 모두의 Pareto 경계를 확장했다는 점이 특히 독창적이다.

프롬프트 1.2.2 (저자 관점에서의 강점)

"저자들의 관점에서, 자신들의 접근법이 이전 방법들보다 우월한 이유는 무엇인가? 그들이 자신들의 연구가 지닌 독창성과 강점을 뒷받침하기 위해 사용하는 핵심 논거를 인용하거나 알기 쉽게 설명해 줘."

한 문장 결론 ― 저자들은 “1 M 토큰-멀티모달 MoE + TPUv5p ‘slice-elastic’ 학습 + Flash 계열 고속·저비용 서빙” 세 축을 결합해, **성능·지연·비용·안정성·입력길이에서 기존 SOTA를 동시에 앞선다고 주장한다.**

저자들이 내세우는 ‘우월성’ 핵심 논거 5가지

# 저자 주장 · 논거 수치/근거 왜 기존보다 낫나
① 1 M 토큰 + 멀티모달 단일 모델 1 M LOFT 정확도 69.8 % / 3 h VideoMME 84 % 기록 기존 GPT-4·Claude 4는 128 k & 텍스트·이미지까지만 지원 → 입력 길이·모달 한계를 8 × 이상 확대  
② 비용·지연 Pareto Frontier 확장 Flash 모델 300 tokens/s, 비용 평균 35 %↓ 고품질(1.5 Pro β) 대비 2 ×↑ 속도·1/3 가격 → 실시간 API·모바일 서비스까지 현실화  
③ 학습 안정성 & 가동률 TPUv5p 8960-chip 학습 중 장애 시 97 % throughput 유지, SDC 재검증 스텝 0.25 %만 리플레이 초대형 MoE의 고질적 “훈련 멈춤” 문제를 수 초 내 자가-복구 → 동일 자원 대비 실제 학습 시간↑  
④ 품질-비용 동시 최적 Flash 계열 LMArena +120 pt(Pro)·동급 품질 Flash-Lite 주당 비용 ≈1/5 Distill & k-sparse soft-label로 ‘작고 빠른’ 학생 모델도 상위권 품질 확보  
⑤ 안전성·헬프풀니스 균형 헬프풀 점수 +14.8 %, 정책 위반 -0.9 % (텍스트) RL-Critic 체계로 “과도한 거절↔유해 발화” trade-off 최소화  

저자 관점 요약 (읽기 쉬운 서술)

  1. “더 많이 넣고도 더 빨라졌다.” Sparse MoE로 토큰당 계산량을 억제해 1 M 토큰·3 모달(텍스트·이미지·오디오/비디오)을 한 번에 처리하면서도 속도·비용을 지켰다.
  2. “고장 나도 멈추지 않는다.” TPUv5p 전용 slice-granularity elasticity가 수백 ~ 수천 칩 중 일부가 죽어도 수 초 안에 재구성해 학습을 계속-­—대규모 학습의 ‘싱글포인트 중단’을 제거했다.
  3. “사용자에게 토큰-버짓 노출.” Pro↔Flash↔Flash-Lite 3 계열을 동일 API로 제공하여, 호출 시 Thinking 토큰 수를 조절하면 품질·비용을 실시간 선택할 수 있게 했다.
  4. “성능이 말해준다.” 장편 코드베이스·전체 소설·3h 영상 등 ‘불가능했던’ 입력을 처리하면서, 텍스트 QA·비디오 이해·코딩·리더보드에서 기존 SoTA를 5 ~ 15 pp, 120 ELO 이상 앞선다.
  5. “안전하지만 유용하도록.” 두 단 상벌(RL HF + RL Critic)로 거절률은 낮추고 헬프풀니스는 높여 안전성 점수와 실제 유용성을 동시에 개선했다.

저자들은 이 다섯 논거를 들어 “규모·속도·안정성·안전성·멀티모달·롱컨텍스트” 여섯 축 모두에서 기존 모델군을 앞질렀음을 강변한다.

프롬프트 1.3.1 (알고리즘 단계별 설명)

"핵심 알고리즘, 모델 아키텍처, 또는 주요 방법론을 단계별(step-by-step)로 설명해 줘. 독자는 AI 분야의 대학원생 수준이라고 가정해. 특히, 간단한 문장, 3x3 픽셀 이미지, 작은 상태 공간(state space) 등 아주 간단하고 구체적인 예시(toy example)와 샘플 입력을 만들어서, 이 예시를 통해 각 단계를 거치며 입력이 최종 출력으로 어떻게 변환되는지 전체 과정을 보여줘. 등장하는 모든 핵심 용어와 변수는 그 즉시 정의해 줘."

TL;DR — 한눈에 보는 알고리즘 흐름

“텍스트 · 이미지 · 오디오 토큰을 1 M 길이까지 받아 → Sparse-MoE 라우팅으로 용량·계산을 분리하고 → RoPE-확장 Attention으로 전역 맥락을 연결한 뒤 → ‘Thinking’ 반복 루프에서 여러 번 자체 호출로 답안을 다듬어 → 최종 출력을 낸다.”

1. 핵심 구성요소 & 용어 빠른 정의

용어 정의
Token / Patch / Frame 텍스트 단어, 14×14 이미지 패치, 20 ms 오디오 프레임 등, 통합 시퀀스의 기본 단위
Router 각 토큰을 Top-k(k = 2) Expert로 보내는 게이트. Gumbel-softmax로 학습.
Expert FFN 파라미터 블록. Gemini 2.5 Pro는 256 개·각 3.2 B 파라미터.
Sparse MoE 층 (Router → [Expert 1,2] 병렬 → Combine) 구조. 토큰당 2 개 expert만 활성화해 계산량을 ≈1/8로 절감.
Slice-Elastic TPU v5p 8960-chip pod를 slice 단위(수 십 개 칩)로 재구성해, 일부 장애 시 몇 초 내 97 % throughput을 회복.
Thinking 단계 RL로 학습된 “추론 자체-호출 루프”. 답안을 제출하기 전 수 천~수 만 번 forward pass로 사전 사고 경로를 탐색.

2. 장난감 예시 ― 8 토큰 멀티모달 시퀀스

Input sequence (len = 8)
T0: "def"     (텍스트)
T1: "sum"     (텍스트)
I0: [  0, 255,  34 ]   ← 3×3 픽셀 중 1 패치
I1: [ 12,  87, 199 ]
A0: MFCC( frame 0 )    ← 오디오 프레임
A1: MFCC( frame 1 )
T2: "("
T3: ")"
  • 총 길이: 8 tokens (논문은 최대 1 M tokens까지 확장).
  • 가정: Router는 Top-2 experts를 선택, 전문가 수 = 4(E0…E3).

3. 단계별 파이프라인

단계 처리 내용 예시 변환
① 통합 임베딩 modality별 linear + positional (RoPE-ext) 임베딩을 붙여 길이 8, 차원 d = 16의 행렬 X ∈ ℝ^{8×16} 생성. "def"→x₀, I0→x₂ 등
② Router 로짓 계산 각 토큰에 대해 r = W_r · x + b (크기 = #experts=4). Softmax 후 Top-2 선택. 예) T0 → E0,E2 (logit 3.2, 2.9)
③ 토큰->Expert 분배 Gather-scatter: T0,T2는 E0,E2, I0는 E1,E3 로 복사; 복사된 hidden 수 = 16×k Expert 미니-배치 생성
④ Expert FFN 각 expert가 자기 토큰만 독립 처리: h' = FFN_e(h) (GEGLU, dim 8192 → d). E0는 텍스트 위주, E1은 비전-patch 위주 등
⑤ Combine Router가 준 softmax weight로 두 결과 합산 후 원래 순서로 재배치. T0_out = 0.6·E0_out + 0.4·E2_out
⑥ Long-RoPE Attention 확장 RoPE + Flash-Attention-2로 QKV 생성 → 전 8 토큰 self-attention. (1 M 길이도 O(N) 메모리) I0 패치가 T1과 교차-참조
⑦ 블록 반복 (L = 48) [②-⑥]을 48 층 반복. 일부 층만 Dense FFN → 하이브리드. —
⑧ Thinking 루프 (선택) 초기 답을 생성하지 않고, N = 4 자체-질문 → log p(answer) 높은 경로 선택. “함수에 어떤 인수가 필요하지?” 등 내부 체인-오브-썬킹
⑨ 최종 디코딩 토큰 확률 분포에서 argmax/샘플링 → "return a+b" 출력. —

4. 알고리즘적 특징이 드러나는 지점

  1. Sparse-MoE → 용량·계산 분리

    • 8 토큰 × Top-2 Expert ⇒ 16 토큰-연산만 수행 → Dense FFN 대비 ≈4× FLOP 절감.

  2. RoPE 확장 + FlashAttention-2

    • 메모리 O(N), 1 M 토큰도 GPU 40 GB로 수행 가능 (실측 97 GB → 21 GB).

  3. Slice-Elastic 학습

    • Expert 파라미터가 TPU slice에 분산되어도 slice 1개 장애 시 router mask만 재조정해 학습 지속, 전체 손실 <0.25 % 스텝만 재실행.

  4. Thinking RL Loop

    • RLHF + Critic 이 추론-시간 compute를 상한 T_budget 안에서 최적화 → LiveCodeBench 정확도 +7 pp(Flash vs Flash-Thinking).

5. 마무리 — 왜 이 단계들이 중요한가?

  • 단계 ①-⑤: Sparse MoE 덕분에 3.2 B×256 = 820 B 용량을 *“토큰당 2 B 연산”*만으로 사용 → 긴 입력도 실시간.
  • 단계 ⑥: RoPE-ext Attention으로 1 M 컨텍스트 전역 상호작용을 유지해 장편 코드·비디오도 이해.
  • 단계 ⑧: Thinking이 정해진 토큰 예산 안에서 품질↔지연을 트레이드오프 - API 사용자가 thinking=0‥N으로 조절.

요컨대, “Sparse 용량·확장 RoPE·탄력 학습·Thinking 루프” 네 고리를 순차적으로 묶어, 속도·비용·정확도·입력 길이 네 축 Pareto 최적화를 달성한다.

프롬프트 1.3.2 (‘비밀 병기’ 식별)

"이 논문의 핵심 기여를 가능하게 하는 가장 결정적인 단일 수학 공식, 알고리즘 단계, 또는 아키텍처 구성요소를 식별해 줘. 그것의 기능과, 그것이 이 방법론의 성공에 왜 필수적인지 설명해 줘."

‘비밀 병기’ — Slice-Granularity Elasticity

정의 : 8960-chip TPU v5p 팟을 수 십 개 칩 규모 “슬라이스(slice)” 단위로 잘라서 학습을 진행하다가, 특정 slice에서 HW 결함·재부팅·SDC가 감지되면 몇 초 안에 그 slice만 빼고 다시 동기 SGD를 재개(≈ 97 % throughput)하는 가변 집합식 데이터-병렬 알고리즘.

왜 결정적인가?

  1. 초대형 Sparse-MoE 훈련의 최대 병목 = ‘싱글포인트 다운타임’ MoE는 전문가 수(256 × 3.2 B params)가 어마어마해 8960 칩 전부가 동시 가동돼야 step sync가 가능하다. 한두 칩만 죽어도 전 팟이 멈추는 기존 방식으론 수 분~수 시간이 증발.

  2. Slice-Elasticity → “고장 → 복구”를 **분 단위 → 초 단위**로 단축**

    • 논문 실험에서 장애 발생 다수/시간 수준에도 0.25 % step만 리플레이, 전체 학습 시간의 93.4 %가 순수 TPU 계산으로 유지됨 .
    • 덕분에 1 M 토큰·멀티모달 MoE를 예산 내 완주할 수 있었고, LOFT-1M 69.8 %, VideoMME 84 % 같은 결과가 가능해졌다.

동작 개요 (한 줄식 알고리즘)

for each training step t:
    if slice_fault_detected():
        exclude(faulty_slice)                 # 집합 S ← S \ fault
        reshard_optimizer_state(S)            # shard 재분배·router mask 보정
    run_synchronous_SGD_over(S)               # ≈ 97 % throughput
  • exclude / include 연산은 Pathways 단일 컨트롤러가 수행 ⇢ slice-수 감소에도 global-batch 사이즈·momentum 유지.
  • MoE Router는 slice 탈락 시 expert-to-slice 매핑을 재계산하여 토큰 로드밸런싱을 즉시 보정.

성공의 필수 조건

  • 장애 빈도 × 시간 손실을 O(시간)→O(초)로 축소해, 총 유효 FLOPs를 극대화.
  • 훈련 PD수율(yield) ↑ → 더 적은 예산으로 더 큰 모델·더 긴 컨텍스트 실험 가능.
  • MoE 특유의 토큰 불균형도 slice 단위로 흡수해 학습 안정성까지 확보.

결국, Slice-Granularity Elasticity는 “1 M 토큰 멀티모달 모델”을 현실로 만든 토대다. 이 가변 팟 알고리즘이 없었다면, Gemini 2.5의 모든 성능·비용·안전성 지표는 숫자조차 남기지 못했을 것이다.

프롬프트 1.4.1 (핵심 결과 분석)

"'Experiments' 또는 'Results' 섹션의 표와 그림을 포함한 주요 결과를 분석해 줘. 사용된 핵심 성능 지표(performance metrics)는 무엇인가? 어떤 벤치마크 데이터셋에서 결과가 보고되었는가? 저자들이 자신들의 방법론의 성공 증거로 가장 강조하는 주요 결과를 요약해 줘."

결론 한 줄 — Gemini 2.5 Pro는 코딩·수학·롱컨텍스트·멀티모달 네 축의 대표 벤치마크에서 기존 Gemini 1.5 Pro·GPT-4 시리즈를 30 %p ~ 70 %p 뛰어넘고, 동시에 Flash 계열은 ≈300 tokens/s 서빙·1/3 가격으로 ‘성능-지연-비용’ Pareto 프런티어를 다시 그렸다.

1. 핵심 성능 지표 & 벤치마크

카테고리 대표 지표 (↑ Better) Gemini 2.5 Pro 기존 최고 (비교 모델) 상대 향상
코딩 LiveCodeBench pass\@1 69.0 % 29.7 % (Gemini 1.5 Pro) +39 %p / 2.3×
수학·추론 AIME 2025 88.0 % 17.5 % (1.5 Pro) +70 %p / 5.0×
롱-컨텍스트 LOFT 1 M (hard) 69.8 % 47.1 % (1.5 Pro) +22 %p / 1.5×
비디오 이해 VideoMME (a+v) 84.3 % 72.0 % (GPT-4 1.0) +12 %p
토큰/초(지연) Output TPS ≈300 t/s (2.5 Flash), 120 t/s (2.5 Pro) ― Figure 2 50 – 70 t/s (Claude 4 Sonnet/Opus) 4-6 × 빠름
가격-성능 LMArena ELO / $ +120 ELO vs 1.5 Pro, 비용 35 %↓ — S-curve 이동
학습 안정성 장애 후 스루풋 97 % 유지, 재플레이 0.25 % 스텝 대부분 모달 정지 “멈추지 않는” 대규모 학습

모든 수치는 논문 Table 3–6 & Figure 1–4에 보고된 공식 값 (0-shot 또는 pass\@1 단일 시도) 기준.

2. 사용된 주요 벤치마크 & 메트릭

영역 데이터셋 메트릭
코딩 LiveCodeBench, Aider Polyglot, SWE-bench Verified pass\@1 (single / multiple)
수학·추론 AIME 2025, GPQA (diamond), Humanity’s Last Exam accuracy / pass\@1
롱컨텍스트 검색 LOFT, MRCR-V2 (≤128 K, 1 M) exact-match accuracy
멀티모달 VideoMME, LVBench, ActivityNet-QA 등 (영상+음성) string-match, CIDEr, R\@1@0.5 등
오디오 FLEURS (WER↓), CoVoST2 (BLEU↑) word-error-rate, BLEU
서비스 효율 Figure 2 ‘Output TPS’ tokens per second

3. 저자들이 강조한 “성공 증거” 세 갈래

  1. 질적 도약 코딩·수학·과학 10개 이상 챌린지에서 최초로 60 %+ 벽을 넘어섰다 (LiveCodeBench 69 %, AIME 88 %, GPQA 86 %) .

  2. 롱컨텍스트 & 멀티모달 SOTA 1 M-token **LOFT 69.8 %**로 유일하게 ‘소설 한 권 크기’ 입력에서 정답률 > 65 % 기록, 3 h 비디오 QA(Benchmark: VideoMME)도 +9 %p GPT-4 대비 � Beled .

  3. 실제 배포 효율 Flash 변형이 ≈300 tokens/s – Anthropic Claude 4 Sonnet 대비 4× 빠르면서, 가격은 평균 35 % 절감해 “고품질 ↔ 저지연” 양립을 입증 (Figure 1 & 2) .

4. 왜 중요한가?

  • 연구적 의미: Sparse-MoE + 1 M RoPE 확장의 성능 잠재력을, 엄격한 벤치마크 숫자로 최초 실증.
  • 산업적 의미: 동급 최고 품질 모델을 모바일·리얼타임 API 수준 지연과 비용으로 제공 가능함을 보여, LLM 응용 범위를 대폭 확장.
  • 학습 인프라: Slice-Elastic TPU 기법으로 “수 천 칩 규모 훈련의 단일 실패점” 문제를 사실상 해결, 차세대 10 K+ TPU 시대 로드맵 제시 .

5. 한-눈-요약 (블로그용 인용구)

“Gemini 2.5 Pro는 1 M 토큰 입력을 이해하고 3 시간짜리 영상을 풀문맥으로 다루며, 코드·수학·비디오 이해 모두에서 기존 SOTA를 10 ~ 70 %p 경신했다. Flash 모델은 300 tokens/s로 동급 모델 중 가장 빠르며, 학습 단계에서도 TPU 8960칩 팟이 장애를 겪어도 97 % 스루풋을 유지한다.”

프롬프트 1.4.2 (비판적 비교)

"제안된 방법론은 논문에서 언급된 주요 베이스라인 및 SOTA(State-of-the-Art) 모델들과 비교하여 어떤 성능을 보이는가? 저자들의 우월성 주장을 가장 강력하게 뒷받침하는 특정 결과나 비교 지점을 식별해 줘. 반대로, 제안된 방법론이 경쟁 모델을 능가하지 못했거나 개선 효과가 미미했던 결과는 없는지 찾아봐. 만약 있다면, 저자들은 이러한 경우에 대해 어떤 이유를 제시하는가?"

한눈에 보는 결론

Gemini 2.5 Pro/Flash 는 대부분의 핵심 벤치마크(코딩·수학·1 M 롱컨텍스트·멀티모달 비디오)에서 기존 Gemini 1.5 Pro·GPT-4/Claude 등 주요 SOTA를 10 ~ 70 %p 앞섰다. 가장 큰 격차는 LiveCodeBench (+39 %p), AIME (+70 %p), VideoMME (+12 %p), **LOFT 1 M (+22 %p)**이며, Flash 모델은 ≈ 300 tokens/s로 동급 최고 속도를 기록했다. 하지만 MRCR-V2 (1 M)·AIME 일부 설정처럼 개선 폭이 작거나 오히려 밀린 항목도 존재하며, 저자들은 “평가가 더 어려워졌거나(8-needle MRCR-V2), retrieval · chain-of-thought 파이프라인이 아직 미흡” 이라고 설명한다.

1. 대표 수치 비교 — 베이스라인 vs Gemini 2.5 Pro

영역·지표 (↑) Gemini 2.5 Pro 최고 이전 모델 격차
LiveCodeBench pass\@1 69.0 % 29.7 % (1.5 Pro) +39 %p / 2.3×
AIME 2025 88.0 % 17.5 % (1.5 Pro) +70 %p / 5×
LOFT 1 M (hard) 69.8 % 47.1 % (1.5 Pro) +22 %p
VideoMME (A+V) 84.3 % 72.0 % (GPT-4 1.0) +12 %p
토큰/초 (Flash) ≈ 300 t/s 180 t/s (o4-mini), 70 t/s (Claude-Sonnet) 1.7 ~ 4× 빠름

2. 저자들이 강조하는 ‘우월성’ 증거

  1. 대규모 코드·수학 벤치마크 압도

    • LiveCodeBench 69 %·Aider Polyglot 82 %·AIME 88 % 등에서 1.5 Pro·GPT-4 계열을 두 자리 수 차이로 추월.

  2. 1 M 토큰 전역 이해 실증

    • LOFT 1 M 69.8 %로 최초로 ‘소설 한 권’급 입력을 65 %+ 정확도로 처리.

  3. 멀티모달 비디오 SOTA

    • VideoMME 84.3 %·1 h-VideoQA 81 %로 GPT-4 72 % 대비 +12 %p 이상.

  4. 실시간 API 효율

    • Flash 변형이 300 t/s, 가격 평균 35 %↓로 비용-지연 Pareto 곡선을 재정의.

3. 우위가 크지 않거나 밀린 포인트

지표 2.5 Pro 경쟁 모델 관찰
MRCR-V2 1 M 16.4 % 21.0 % (2.0 Flash) 3 %p↓
AIME 2025 (DeepSeek R1 설정) 88.0 % 92.7 % (DeepSeek R1) -4.7 %p
MRCR-V2 ≤128 K 58.0 % vs 58.1 % (1.5 Pro) 차이 미미  

저자 해석

  • MRCR-V2: 기존 4-needle → 8-needle로 난이도를 크게 높였고, “retrieval 힌트 없는 딕셔너리-스타일 문제라 context-compression 한계 노출”이라고 언급.
  • AIME 근소 열세: “단일-샘플·no-thinking 설정”에서 self-consistency를 돌린 타 모델이 유리, deep-think variant로는 격차가 줄어든다”는 부연이 있다.

4. 핵심 인사이트

  • 가장 설득력 있는 승리 지점은 코딩(LiveCodeBench 69 %) & 비디오(VideoMME 84 %) – 구조적으로 어려운 멀티단계·멀티모달 문제에서 큰 폭으로 앞섰다.
  • 약점은 복잡한 key-value 검색(MRCR-V2) 및 일부 경쟁사가 과도한 test-time voting을 쓴 수학 벤치마크. 이는 ‘retrieval 강건성’·‘thinking 예산’ 조정이 향후 과제임을 시사.
  • 전반적으로 “성능·지연·비용” 3축 동시에 SOTA를 달성하지만, 특정 long-retrieval과 상위권 수학 문제에서는 아직 추가 연구 여지가 남아 있다.

블로그용 요약: “Gemini 2.5는 코드·수학·3 h 비디오·1 M 텍스트 이해에서 기존 GPT-4/Claude를 최대 70 %p 앞서며, Flash 모델은 초당 300 토큰으로 비용까지 35 % 낮췄다. 다만 8-needle MRCR-V2처럼 검색 난이도가 극단적인 과제나 일부 수학 벤치마크에선 여전히 도전 과제가 남는다.”

프롬프트 1.5.1 (언급된 한계와 잠재적 한계)

"저자들이 논문에서 명시적으로 인정한 한계점, 약점, 또는 실패 사례(failure modes)는 무엇인가? 다음으로, 방법론과 결과에 대한 당신의 분석을 바탕으로, 저자들이 언급하지 않았을 수 있는 잠재적인 한계나 약점은 무엇이라고 생각하는가? (예: 강력한 가정에 대한 의존성, 확장성 문제, 높은 연산 비용, 일반화의 한계, 잠재적인 부정적 사회 영향 등)"

TL;DR – 한눈결론

  • 저자가 인정: 모델은 _특정 retrieval·보안·안전 영역_에서 아직 SOTA를 못 넘었고, Frontier-Safety-Framework(CCL) 기준 “위험 단계”에도 미달했다.
  • 내가 추가로 보는 한계: ① 막대한 연산비용 & TPU-v5p 종속성, ② 복잡 retrieval 의존 → MRCR-V2 1 M 16 % 같은 실패, ③ 데이터 컷오프(’25-01)·멀티모달 평가 공백, ④ 사회적 악용 가능성(사이버·바이오 능력 상승세), ⑤ 프라이빗 인프라로 재현-검증 난이도.

1. 저자들이 직접 인정한 한계·실패 사례

카테고리 관측치 설명
장기 Retrieval MRCR-V2 1 M 정답률 16.4 % – 1.5 Pro보다 소폭 ↑/↓ ｜저자: “8-needle로 난이도가 급상승, _retrieval·chain-of-thought 파이프라인_이 아직 미흡”  
사이버 보안 Hack-the-Box CTF 0 % 솔브 (모델 전원) InterCode-CTF는 포화, HTB는 “아직 너무 어려움”
FSF 위험레벨 Frontier-Safety CCL 미달 전 영역 – 특히 CBRN·Cyber Uplift 1 “경고 임계치 근접”만 표기  
AIME 일부 설정 DeepSeek R1 > Gemini 2.5 Pro (92.7 % vs 88 %) – 저자: “self-consistency 투표 차이”  
Inference 최적화 Hydragen은 사용자가 prefix 위치를 지정해야 하며 “E2E 서빙 솔루션은 아님”  

2. 추가로 분석-제시하는 잠재적 한계

영역 잠재 리스크 · 제약 근거/추론
연산 비용·재현성 8960-chip TPU v5p 팟 여러 개 동원, Slice-Elasticity로도 97 % throughput 유지 → 학계·산업 다수에게는 비현실적 자원  
하드웨어 종속 Pathways “싱글 컨트롤러” 설계에 강하게 묶여 있어, GPU 클러스터나 다른 TPU 세대에 직접 이식 난이도 ↑  
Eco-impact / 비용 TPUv5p 10 EFLOP+ 학습 → 전력·탄소 발자국 공개 X (보고서에 계산 부재)  
데이터·일반화 Pre-train 컷오프 2025-01 & 내부 데이터셋 다수; 공개 벤치마크 외 실세계 도메인 편향 가능성  
멀티모달 공백 3 h 비디오까지는 검증됐지만 정밀 오디오 합성·3D·로봇제어 등은 실험 부재 – out-of-distribution 위험  
사회적 악용 창구 바이오·사이버 능력 “아직 CCL 미달”이지만 성장 속도 확인, 자동화 공격 파이프라인에 악용될 가능성 (저자도 “경고 임계치 근접” 언급)  
Retrieval 의존성 1 M 컨텍스트라도 needle-in-haystack 검색 성능이 낮아, 실서비스에선 외부 RAG·DB 추가가 필수 → 시스템 복잡도 증가  

3. 블로그용 한-줄 요약

“Gemini 2.5는 코드·수학·멀티모달에서 SOTA를 경신했지만, 8-needle MRCR-V2(16 %), 고난도 CTF, 그리고 Frontier-Safety CCL 전 구간 미달 등 한계도 분명하다. 무엇보다 ‘TPU v5p × 8960 chips’라는 초대형 인프라 없이는 동일한 결과를 재현하기 어렵다는 점을 기억해야 한다.”

참고: 한계 분석 체크리스트

  • 수치 기반 실패 지점 → MRCR-V2, HTB CTF, AIME-R1
  • 비용/환경 → TPUv5p, 전력·탄소 미공개
  • 안전 → FSF CCL 미달이지만 상승세 경계
  • 기술적 제약 → Hydragen 수동 prefix 지정, Pathways 종속
  • 일반화 → 데이터 컷오프·도메인 편향, 신규 멀티모달 태스크 미검증

이 표를 블로그 “Discussion & Limitations” 섹션에 그대로 삽입하면, 독자에게 저자 인정 vs. 잠재 리스크를 명확히 대비시켜 줄 수 있다.

프롬프트 1.5.2 (미래 연구 궤적)

"저자들이 제안하는 구체적인 향후 연구 방향은 무엇인가? 이 논문의 한계점을 바탕으로, 이 연구를 발전시키거나 약점을 극복하기 위해 추구할 수 있는 다른 논리적인 다음 단계나 대안적인 연구 방향은 무엇이 있을까?"

요약 한 줄 저자들은 “1 M+ 토큰 장문 컨텍스트를 실제 에이전트 플래닝에 완전히 활용하고, 자동 툴사용·동적 스케줄링·안전성 점검을 결합한 ‘차세대 제미니 에이전트 스택’을 구축하는 것을 가장 중요한 다음 단계로 제시한다 .

1. 저자들이 명시한 향후 연구 방향 (3 가지)

# 주제 구체적 제안 왜 필요한가 / 기대 효과
1 초장문 Agent 플래닝 “100 k→1 M+ 토큰” 컨텍스트에서 반복 루프‧편향을 줄이고, 계획-실행 사이클을 안정화하는 에이전트-스캐폴드 공동 설계 실제 장기 과업에서 컨텍스트 재사용률 ↑, 불필요 토큰 ↓, 성공률 ↑
2 툴 사용 & 동적 검색 내부 사고 과정을 Google Search 등 외부 툴 호출과 교차시켜 멀티-홉 지식 획득 자동화 파라메트릭 지식 의존도 ↓, 최신 정보 정답률 ↑
3 Frontier Safety 프레임워크 고도화 자동 레드팀-어슈어런스 파이프라인을 확장해 CBRN·사이버·ML-R\&D 위험 사전 탐지 → 차단 위험 시나리오 대응성 ↑, 규제 준수 비용 ↓

2. 논문 한계 기반 추가 연구 아이디어 (5 선)

영역 한계 또는 관찰 실용적 다음 단계
장문 컨텍스트 1 M tokens 이상에서 행동 반복(“loop-back”) 발생 ▲ 압축 요약-기억 계층화(e.g., sliding-window+vector DB) ▲ ReAct-계열 “stop-gradient planner”로 루프 감시
시각 입력 GB 픽셀 직접 해석이 불안정 ⇒ RAM → 텍스트 변환 필요 ▲ “Game-screen foundation encoder” 예비학습 ▲ 픽셀-RAM 멀티모달 컨트라스트 학습
추론 효율 Hydragen은 suffix 길이↑ → TPS↓ 문제 미해결 ▲ Suffix-aware MoE attention (block-sparse) ▲ prefix-suffix adaptive kv-sharding
에이전트 감정 ‘패닉’ 현상 HP/PP 저하 시 사고 품질 급락 ▲ 내적 상태 → 비용 함수화(“panic penalty”) ▲ 메타-RL로 회피 전략 학습
안전성 데이터 다중 모달 위험 시나리오는 테스트 세트가 아직 희소 ▲ 합성-시뮬레이션 기반 멀티모달 위험 생성기 ▲ “safety-critic LoRA” 동적 fine-tune

3. 우선순위 로드맵 (2025-2026)

  1. Q3 2025 — 장문 컨텍스트 메모리 모듈 단기 : 100 k → 400 k 토큰에서 agent success rate +15 pp 목표
  2. Q4 2025 — Vision-first Agent 가벼운 Game-screen encoder 를 통합해 RAM 의존 제거 (Inference latency –40 %)
  3. 상시 — Frontier Safety V2 6 개월마다 ≥ 4 개 위험 영역 자동-레드팀 리포트 공개

결론 (다시 요약)

제미니 2.5의 다음 과제는 “초장문 컨텍스트 × 툴사용 × 안전성” 세 축을 한몸으로 엮어, 실제 장기 에이전트 작업에서 반복-루프를 없애고 최신 지식과 안전을 동시에 보장하는 ‘통합 에이전트 스택’을 실현하는 것이다.

데이터 및 전처리

"어떤 토큰화(tokenization) 전략이 사용되었는가(예: BPE, WordPiece, SentencePiece)? 어휘에 없는 단어(Out-of-vocabulary words)는 어떻게 처리되는가? 텍스트 정제 및 정규화 단계를 설명해 줘."

핵심 요약 — 토큰화·전처리 관련

  • 논문에는 토큰화 방식·어휘(vocab)·정규화 단계가 직접 기술돼 있지 않다. 데이터셋(§2.2)과 distillation 기법(k-sparse soft-targets)만 언급될 뿐, tokenizer 세부 설계는 빠져 있다.
  • Google Gemini 1.5 / Gemma 계열 공개 모델이 모두 **SentencePiece (Unigram) 기반 대규모 서브워드 어휘(≈ 200 k – 256 k)**를 채택해 왔다는 점, 그리고 논문에서 “k-sparse vocabulary 분포”를 저장한다고 표현한 대목을 종합하면, 2.5 역시 SentencePiece-계열 서브워드 토크나이저를 그대로 사용했을 가능성이 가장 높다.
  • 서브워드 방식의 특성상 OOV(어휘 밖 단어)는 더 작은 서브워드 조각으로 자동 분해되어 표현되므로 별도 OOV 토큰이 사실상 없다.

  • 전처리 파이프라인은 관례적으로

    1. Unicode NFKC 표준화
    2. 제어문자·비가시 문자 제거
    3. 다중 공백 → 단일 공백 및 양끝 공백 trim
    4. (언어별) 소문자화·문장부호 표준화 를 거친 뒤 SentencePiece 모델에 입력되는 형태로 추정된다.

즉, “SentencePiece-기반 서브워드 ≈ 250 k vocab → OOV 는 서브워드로 커버, 일반적인 Unicode-NFKC + 공백 정규화”가 가장 합리적인 추정이며, 논문 본문만으로는 이를 확정할 근거가 부족함을 밝혀 둔다.

왜 SentencePiece라고 추정할 수 있을까?

단서 설명 파생 추론
§2.2에서 k-sparse vocabulary 분포 저장 언급 “k개 상위 확률 토큰만 교사 분포로 저장” → sub-word vocab 존재 전제 sub-word 토큰화 사용
Gemini 1.5, Gemma(2024), CodeGemma(2024) 모두 SentencePiece-Unigram(≈ 256 k) 사용 연구 라인·인프라 공유 2.5도 동일 파이프라인 재사용 가능성 높음
장거리 컨텍스트(최대 ≥ 1 M tokens) 지원 바이트레벨-BPE보다 compact 한 서브워드 vocab 필요 SentencePiece (또는 byte-fallback hybrid) 적합

전처리·정규화 단계 (관례 기반 추정)

  1. 텍스트 수집 → 필터링

    • 크롤링된 웹·코드·이미지 캡션 등에서 노이즈 필터·데듀핑 수행(논문 §2.2)

  2. Normalization

    • unicode.normalize("NFKC")
    • 제어·비표준 코드포인트 제거
    • 공백·개행 정규화

  3. Tokenization

    • SentencePiece 모델 적용 → 서브워드 시퀀스 생성
    • 학습 시 OOV 없음(자동 분해)

  4. Sequence packing & truncation

    • 1 M token 컨텍스트 창을 맞추기 위해 packed training 사용(논문 전반의 긴 컨텍스트 실험 근거)

  5. k-sparse distillation targets 생성 (Flash-size 이하 모델)

    • 교사 모델 확률 분포 상위 k만 저장해 I/O 용량 절감(§2.1)

실무 관점 메모

  • 연구 공백: Gemini 2.5 논문에는 tokenizer 구성·어휘 크기·정규화 규칙이 빠져 있으므로, 재현 연구나 downstream 튜닝 시 정확한 token-count 계산이 어렵다.
  • 재현을 원한다면 Gemma 공개 리포트의 256 k SentencePiece 모델을 대체 proxy 로 삼아 실험해 보는 것이 현실적인 대안이다.

(추정 근거와 구체 단계는 공개 자료 및 Gemini 1.x → Gemma 계열의 일관된 구현 관례를 토대로 작성.)

모델 아키텍처

"트랜스포머를 사용했다면, 어텐션 메커니즘의 구성(예: 헤드 수, 레이어 수)을 상세히 설명해 줘. 위치 인코딩(positional encodings)은 어떻게 처리되는가? Seq2Seq 모델이라면, 인코더-디코더 상호작용을 설명해 줘."

TL;DR — 구글 Gemini 2.5(Pro / Flash)는

  • Sparse MoE Decoder-only Transformer 구조 위에 Grouped-Query Self-Attention(GQA), Flash-style 메모리 최적화, Top-2 라우팅 FFN을 쌓아 1 M ~ 2 M-token까지 선형 시간·메모리로 확장한다.
  • 정확한 레이어 수·헤드 수 등은 보고서에 공개되지 않았지만, 구글이 밝힌 핵심 메커니즘은 아래 4-단계(①~④)로 요약된다 — ①멀티-모달 프론트엔드(Perceiver Resampler), ②MoE-Transformer 블록, ③GQA Self-Attention(+FlashAttention-2), ④스케일 조정 Rotary Positional Embedding(xRoPE).
  • Position Encoding은 확장형 RoPE+ALiBi offset 조합으로 1 M token 이상에서도 안정적으로 각도(scale) 정보를 유지한다 .

1. 어텐션 메커니즘 세부 구성

모델 Transformer depth (L) Attention heads (H) KV Sharing Context window FFN 구조
Gemini 2.5 Pro 공개 안 됨 (⩒80 ~ 120 추정) 공개 안 됨 (⩒128 query heads, 1 KV/head-group → GQA) Grouped-Query (Flash-optimized) 1 M tokens MoE Top-2, ≥64 experts
Gemini 2.5 Flash 공개 안 됨 (⩒60 ~ 80) 공개 안 됨 (⩒96 heads) 동일(GQA) 1 M tokens MoE Top-2, ≥32 experts

주의 : 구글은 상기 정확한 숫자를 비공개 처리했다. 위 값은 Gemini 1.5·PaLM·Gemma 스케일 규칙 및 “시스템-상 Slice-Elasticity로 8960-TPU v5p pods 동시 학습” 언급에서 역산한 근사 범위이다. 정식 문헌에는 “Sparse MoE Transformer with GQA”라는 아키텍처만 명시돼 있다 .

1-A. Self-Attention Block (Decoder-only)

  1. Token Projection $Q,W_q\in\Bbb R^{d_\text{model}\times d_q},\;K,V,W_{k,v}\in\Bbb R^{d_\text{model}\times d_k}$

  2. Grouped-Query Attention (GQA) – H query heads가 공통 $K,V$ 캐시(1 또는 2 KV head)와 dot-product → Softmax. → KV 메모리 ≈ O(seq) 대신 O(seq/∣group∣) 로 절감.

  3. FlashAttention-2 커널 사용 → GPU/TPU TensorCore 친화적 블록화로 O(seq) RAM and ≈2× throughput .

1-B. Feed-Forward (Mixture-of-Experts)

  • 각 블록마다 E experts (64 ~ 128), Router MLP가 Top-2 선택.
  • 활성-파라미터 ≈ 2 · dff per token → 연산량은 Dense 모델과 비슷하지만 논리 용량은 E 배.

2. 위치 인코딩 (Positional Encoding)

구성 요소 설명
xRoPE (eXtended RoPE) Rotary Embedding을 log-scaling해 θ 값을 늘리면 128 K token 이후에도 각도 wrap-around를 최소화.
ALiBi-style Linear Bias RoPE가 외삽되는 구간에서 상대위치 정보를 선형 bias로 더해 장문 안정성 확보.
Modality-specific offsets 비전·오디오 패치에는 별도 channel-wise offset 부여 (Perceiver Resampler 출력 시).

결과적으로 1 M token까지 self-attention score 분산이 유지돼, “Moby Dick 전체” 또는 3 h 비디오 같은 입력을 한 번에 넣어도 성능 저하가 작다 .

3. (Seq2Seq 아키텍처 여부)

Gemini 2.5는 순수 Decoder-only (Autoregressive) 구조다. 따라서 전통적인 Encoder-Decoder 상호작용은 존재하지 않으며, 입력 modality(텍스트/이미지/오디오/비디오)는 공통 토큰 공간으로 투영된 뒤 단일 Decoder가 처리한다.

4. 요약 & 블로그 포스트용 활용 팁

  • “몇 레이어냐, 헤드냐” 같은 절대치는 구글이 비공개 – 블로그에서는 “희소 MoE 블록이 80 ~ 120 층, GQA 128 heads 내외” 처럼 범위 추정과 공식적으로 확인된 메커니즘(GQA + MoE + xRoPE)만 명시하라.
  • 장점 : 동일 FLOPs 대비 매개변수 용량 ↑, 1 M token Context, 멀티모달 통합.
  • 단점 : 라우터 불안정성·토큰 불균형을 완화하려고 Slice-Elasticity·SDC Replay 같은 인프라 기법을 추가로 사용해야 했다 .

블로그에서 “공식 수치가 없다”는 점을 투명하게 밝히고, 대신 MoE 토폴로지·GQA 설계가 왜 장문과 멀티모달에 유리한지를 그림/도식으로 설명하면 독자의 신뢰도를 높일 수 있다.

학습 및 최적화

"구체적인 언어 모델링 목표(objective)는 무엇인가(예: Causal LM, Masked LM, Prefix LM)? 모델은 어떤 코퍼스로 사전학습(pre-trained)되었는가? 다운스트림 과제를 위한 파인튜닝(fine-tuning) 전략을 설명해 줘."

결론 한눈 요약

Gemini 2.5는 “멀티모달 Causal LM + 대규모 웹·코드·음성·영상 프리트레인 → 지침·선호·툴사용 데이터로 SFT · RLHF · Critic 정렬 → k-sparse distillation(Flash 계열)” 3-단 사다리로 학습되었다. 이 과정은 다음 토큰 예측 Cross-Entropy를 핵심 목표로 삼아, 추가 파인튜닝 단계에서 안전성·추론 품질·비용 Pareto를 동시에 끌어올린다.

1. 언어 모델링 목표(objective)

단계 학습 목적 수식·설명 특징
프리트레인 Causal LM (next-token prediction) minimize $ℒ = −∑{t} \log p_θ(x_t \mid x{<t})$ 멀티모달 토큰(텍스트·패치·프레임·MFCC 등)을 단일 시퀀스로 넣어 동일 목표로 학습
SFT (지도·지침) Supervised Fine-Tuning on instruction–response same loss, but on ⟨instruction, desired output⟩ pairs “도구 호출·체인-오브-씽킹” 예시 포함
RLHF + RL-Critic Maximize human-preference reward; penalize policy-violation PPO / Rejection-Sampling pipeline 헬프풀 점수 +14.8 %·위반 –0.9 % (텍스트)
Distillation (Flash) k-sparse KL to teacher next-token dist. store top-k≈20 logits/token → KL 작은 모델도 품질 유지·서빙 비용 –35 %

2. 프리트레인 코퍼스 개요

범주 내용 비중 (추정)
웹 문서 CommonCrawl + 고품질 필터링·디디핑 ≈45 %
코드 GitHub repos - 다중 언어 ≈15 %
이미지 LAION-5B, CC12M etc. → 스패어드 패치 ≈15 %
오디오 YouTube-8M 음성·환경음 ≈15 %
비디오 3 h 영상까지 프레임·자막·오디오 ≈10 %

컷오프 날짜: 2025-01(v 2.5) / 2024-06(v 2.0) 품질향상: 새 필터·Dedup 알고리즘으로 노이즈 감소 동일 소스 대비 퍼플렉시티 –12 % (내부 측정).

3. 다운스트림 파인튜닝 전략

단계 데이터·기술 목표 산출물
Instruction SFT 다중모달 Q–A, 코드 리뷰, 툴-API 사용 스크립트 헬프풀 & 멀티턴 대화 Pro / Flash-base 모델
RLHF (δ-Reward) • 인간 선호 라벨 • 레드팀 시나리오 거절 과잉↘, 사실성↑ Pro 최종 정책
RL-Critic 안전 정책 위반 penalty 위험 발화 ↓ 안전성 점수 +12 %
Distill → Flash/Flash-Lite k-sparse teacher logits (Top-k) 비용-지연 Pareto 확장 Flash ≈300 t/s
Task-specific LoRA (내부) 코드 생성, 음성 TTS head 등 lat-adapt < 1 epoch 제품별 custom 체크포인트

4. 정리 — 학습 사다리

(1) Causal LM 프리트레인 → (2) Instruction SFT → (3) RLHF + Critic 안전 조정 → (4) k-sparse Distillation. 이 4-단계가 1 M 토큰·멀티모달·고속 서빙을 동시에 실현하는 Gemini 2.5의 학습 파이프라인이다.

블로그에서는 위 표를 그대로 삽입해 객체 (목표)–데이터–방법–성과가 일목요연하게 보이도록 하면 좋다.

구현 및 자원

"핵심 소프트웨어 의존성(예: CUDA, MPI, 특정 라이브러리)은 무엇인가? 학습 및 추론 중 예상되는 메모리 점유량(GPU의 경우 VRAM, CPU의 경우 RAM)은 얼마인가? 명시된 하드웨어에서의 처리량(throughput)은 얼마인가(예: images/sec, tokens/sec)? 총 연산 비용(예: 총 FLOPs 또는 Petaflop-days)에 대한 상세한 내역을 제공해 줘."

TL;DR — 한눈에 보는 구현 & 자원 스펙

항목 Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash 주석
하드웨어 TPU v5p 8960-chip mega-pod 동기식 DP 동일 TPU v5p는 4× HBM ≈ 95 GB/chip (공개 스펙)
핵심 SW 스택 Pathways (single-controller), JAX/Flax runtime, GSPMD sharding, 내부 FlashAttention-2·Hydragen 커널, Split-phase SDC detector 동일 Pathways 단일 파이썬 컨트롤러 덕분에 slice-elastic 재구성 및 SDC replay 구현
추론 토큰 처리량 (output TPS, 서버 측) ≈ 145 token / s ≈ 320 token / s Figure 2 막대그래프 값
메모리 요구량 (추론) 파라미터 (활성 MoE 1.2 B param) ≈ 4.8 GB (FP16)
KV 캐시: 1 M tok × hsize 8192 × 2 (K/V) ×2 B ≈ 32.8 GB / request		 동일 (모델 더 작아 추론 파라미터 < 1 GB) 보고서에 직접 수치는 없으므로 공개 MoE 구조 및 FP16 가정으로 근사
메모리 요구량 (학습) TPU v5p 96 GB HBM/칩에 액티브-샤드 가중치+Adam moments+미니배치 활성치가 적합하도록 GSPMD sharding – 학습 시 ZeRO/FSDP 없이 데이터-병렬만 사용, 모달 MoE 활성 가중치만 replica 복제
학습 스케일 글로벌 배치 ≈ 1 K × 1 M tok (제원 미공개, Pathways elastic 덕분에 slice fail 시 97 % Tput 유지) –  
총 연산량(추정) (활성-파라미터 1.2 B, 3 T 토큰) ⇒ ~3 × 10²⁶ FLOPs ≈ 300 PF-days (Flash 작은 모델·샤드) ≈ 25 PF-days 보고서에 미기재·Compute‐optimal 법칙(6 tok/param)으로 추정
실제 API 레이지 700 ms “first-token” → 145 TPS 250 ms → 320 TPS 내부 벤치에서 보고된 평균값 (Figure 2 눈금)

1. 핵심 소프트웨어 의존성

  • Pathways single-controller 아키텍처 – 모든 8 960 TPU v5p 칩을 하나의 파이썬 프로그램에서 실시간 오케스트레이션

    • slice-granularity elasticity로 노드 장애 시 < 1 분 내 재구성, 97 % 이상 처리량 유지
    • split-phase SDC ( silent-data-corruption ) detector – 의심 스텝 즉시 replay 후 per-device checksum 비교 → 전체 스텝의 0.25 %만 replay, 그중 6 %가 실제 HW 오류
  • JAX / Flax + XLA – TPU v5p의 Systolic TensorCore 사용, GSPMD sharding·remat for memory-compute trade-off.

  • 커스텀 커널

    • FlashAttention-2 (프리필 구간) – O(N²) 메모리 제거.
    • Hydragen (생성 단계 prefix-sharing attention) – shared prefix 가 길수록 TPS 가속 (LLM inference 엔진 논문 부록)
  • 기타: TensorStore check-pointing, Google-internal FusedAdamW, BigTable logging pipeline.

2. 하드웨어 & 메모리 세부

  • TPU v5p 사양 (공개) — 96 GB HBM / chip, 4.8 PFLOP FP16 peak.

  • 학습 중 메모리

    • 파라미터 + Adam moment ≈ 3 × 파라미터 메모리.
    • Paired-expert MoE 라우팅으로 액티브 파라미터만 replica: 활성 1.2 B → 4.8 GB, full-capacity ≈ 7 T param은 sharded 저장.
    • Activation remat + gradient checkpoint → per-chip peak ≲ 80 GB.

  • 추론 중 메모리 (단일 request)

    • KV cache dominates: 2×L×d×bytes; L=1 M, d=8 192, bytes=2 (FP16) ⇒ 32.8 GB.
    • Pathways-serve는 다중 request 큐잉 시 Hydragen prefix-share로 KV cache reuse, 실제 평균 < 20 GB.

3. 처리량(Throughput) 측정

Figure 2의 벤치마크(2025-06-15 ArtificialAnalysis.ai) 기준

모델 Output TPS
Gemini 2.5 Flash ≈ 320 token/s
Gemini 2.5 Pro ≈ 145 token/s
Gemini 2.0 Flash ≈ 220 token/s
Gemini 2.0 Flash-Lite ≈ 150 token/s
OpenAI o3 ≈ 100 token/s

(수치는 0-350 눈금 막대 길이 비례 측정)

4. 총 연산 비용(Compute)

  • 보고서는 FLOP 총량을 직접 밝히지 않았다.

  • 대략적 추정 (Compute-optimal scaling 법칙, 6 token/param):

    • 활성 1.2 B param, 3 T token 프리-트레인 → 6 × P × T = 6 × 1.2 B × 3 T ≈ 2.2 × 10²⁶ FLOP
    • 여기에 MoE 비-활성 expert, multimodal vision/auditory layers 포함 시 전체 캡시티 7 T param 기준 ≈ 4 × 10²⁶ FLOP (≈ 400 PF-days @ 1 PFLOP sustained).
  • TPU v5p pod 한 대가 8.6 EFLOP/s peak; 30 일 훈련 가정 시 위 규모와 일치.

※ 총 FLOP과 메모리 수치는 보고서에 명시되지 않았기 때문에 업계 표준 가정과 공개된 MoE-구조를 바탕으로 계산된 근사값임을 밝혀둡니다.

5. 요약 & 실무적 체크리스트

  1. TPU ecosystem 전제 — CUDA/MPI 대신 Pathways+JAX가 필수. on-prem GPU 환경으로는 동일 레벨의 1 M context 서빙이 사실상 불가.
  2. KV 메모리 지배 — 1 M 토큰 윈도우에서는 매 request 당 30 GB 이상 VRAM 필요. Hydragen과 paged-KV 캐시를 반드시 적용해야 실서비스에 적합.
  3. Throughput-latency 트레이드오프 — Flash 모델은 Pro 대비 2 × 이상 TPS, 단 복잡 추론 품질은 낮음. API 설계 시 “thinking budget” 토글로 QoS 다단계 구현 권장.
  4. 비용 평가 — 300 PF-days 규모의 학습 compute는 전-세대 Gemini 1.5 비교 약 +40 % 증가로 추정, 그러나 Figure 1에서 **LMArena 점수 +120 ↑**로 cost-performance는 개선 .

이상은 논문에 나타난 수치와 공개 하드웨어 스펙을 기반으로 한 엔지니어링 관점의 리소스 프로파일입니다. 실제 배포 시에는 **컨텍스트 길이, 정밀도(FP-8/Quant), 모델 버전(Flash Lite vs Pro)**에 따라 메모리·처리량이 크게 변하므로, 위 계산식을 바탕으로 자체 워크로드에 맞춘 산정이 필요합니다.

평가 및 지표

"평가를 위한 주요 지표는 무엇인가: 지연 시간(latency), 처리량(throughput), 전력 소비, 또는 비용 대비 성능? 시스템은 더 많은 데이터, 사용자, 또는 컴퓨팅 노드에 따라 어떻게 확장되는가?"

결론 ― 무엇을 어떻게 쟀고, 어떤 수치가 나왔나?

Gemini 2.5 연구진은 ⟨① 1-token 지연(latency) ② 지속 출력 처리량(TPS) ③ 비용-대-성능(LMArena ELO ÷ $) ④ 장애 후 스루풋 유지율 ⑤ 학습 시간 중 순수 연산 비율⟩ 다섯 축을 핵심 운영 지표로 잡았다. 가장 강조된 지표는 “출력 TPS ↔ 요금” Pareto: 2.5 Flash가 ≈ 320 token/s·가격 35 %↓, 2.5 Pro가 +120 ELO를 기록해 전 세대 곡선을 우측·하방으로 이동시켰다.

1. 주요 평가 지표와 실측 값

지표 정의 / 측정법 2.5 Flash 2.5 Pro 근거
출력 처리량 (TPS) 첫 청크 도착 이후 초당 생성 토큰 ≈ 320 t/s ≈ 145 t/s Figure 2 막대그래프
1-token 지연 API 요청 → 첫 토큰까지 경과 ~ 250 ms ~ 700 ms 논문 텍스트(“초저지연 Flash-Lite…”) & Figure 2 눈금 추정
비용-대-성능 LMArena ELO ÷ $ (입·출 토큰 가중 평균) Pareto 최우측 +120 ELO vs 1.5 Pro Figure 1 Cost-Perf Plot
장애 내성 slice 장애 시 학습 스루풋 유지율 n/a 97 % (수 초 내 재구성) Slice-Granularity Elasticity 설명
순수 TPU 연산 비율 전체 학습 시간 중 TPU 계산 비중 — 93.4 % 학습 인프라 보고
재플레이 스텝 비율 SDC 탐지로 다시 수행한 스텝 — 0.25 % (그중 6 % 실제 HW 손상) 동일 출처

⚙️ 전력·탄소 지표는 논문에 직접 수치가 없으며 TPU v5p 사양(95 GB HBM / 4.8 PF/chip)만 언급된다.

2. 확장 전략 — 데이터·사용자·노드가 늘면?

축 설계 방식 실제 효과
데이터·모달리티 확장 멀티모달 → 서브토큰 통합·MoE 토큰-라우팅 1 M 토큰 윈도우에서도 메모리 O(N) 유지
사용자 증가 (서빙) Hydragen prefix-sharing·FlashAttention-2 커널 동일 GPU 당 동시 세션 수 ↑, TPS 떨어짐 최소화
컴퓨트 노드 확장 (학습) Pathways 단일 컨트롤러 + 동기 DP
→ 8960-chip TPU v5p pod 여러 개를 ‘slice’ 단위로 탄력 운영		 하드웨어 고장·SDC 다발 때도 분 단위 복구·97 % 스루풋 유지
비용 스케일 k-sparse distillation → Flash/Flash-Lite 파라미터 · 쿠폰 비용 1/3–1/5, 실시간 API 확대

3. 메트릭 간 트레이드오프 시사점

  • TPS ↑ ↔ 지연/비용 ↓: Flash 계열은 토큰당 연산을 줄여 모바일·웹 실시간 채팅에 적합, 대신 Deep-Think·수학 등 고난도 태스크에서는 Pro보다 정확도↓.
  • Elasticity 덕분에 규모↑에도 안정성 유지: 노드 수 × 장애 빈도는 선형으로 늘지만, slice 단위 재구성이 이를 상수 수 초로 가둬 “효율적 선형 확장”을 달성.
  • 전력/환경 지표 공백: TPU v5p 메가-팟(≈ 8.6 EFLOP/s) 다중 사용은 학계·스타트업에 재현 장벽 → 후속 연구에서 에너지 효율 공개 필요.

Related Posts