구글, 인터넷 없이 영상과 소리 찾는 EmbeddingGemma 2 공개

구글 딥마인드가 10월 6일(현지시간) EmbeddingGemma 2를 공개했다. 글과 코드, 이미지, 영상, 소리의 내용을 검색에 쓸 수 있는 숫자 정보로 바꿔 주는 모델이다. 형식이 다른 자료를 서로 연결하는 것이 특징이다. 음성 메모로 영상의 특정 장면을 찾거나, 글로 검색해 긴 녹음에서 원하는 대목을 찾을 수 있도록 설계했다.

글 검색에서 무엇이 달라졌나

검색 대상이 글에서 이미지와 영상, 소리로 넓어졌다. 전작 EmbeddingGemma는 개인용 기기에서 글을 정리하고 검색하는 데 초점을 맞췄다. 구글 딥마인드에 따르면 지난해 선보인 전작의 다운로드는 2,000만 건을 넘었다. 새 모델은 여러 형식을 모델 하나로 처리한다. 찾으려는 말과 파일의 형식이 달라도 검색이 된다.

코드 검색 성능도 좋아졌다. 구글 딥마인드가 밝힌 코드 성능 시험 MTEB Code 점수는 전작 68.76점에서 78.68점으로 9.92점 올랐다. 여러 언어의 글을 다루는 성능은 전작 수준을 유지했다고 회사는 설명했다. 개발자는 기기에 저장된 코드에서 필요한 부분을 찾거나, 코딩을 돕는 AI가 참고할 코드를 고르는 데 쓸 수 있다.

휴대전화에서 돌릴 만큼 가벼울까

EmbeddingGemma 2는 Gemma 4를 바탕으로 만들었다. 모델 크기는 7억4,000만 규모다. 필요한 기능만 골라 쓰는 구조여서 글만 처리할 때는 2억7,000만 규모로 줄어든다. 구글 딥마인드는 모델을 압축하는 방식을 적용했다고 밝혔다. Pixel 11 Pro에서 실행했을 때 모델 자체에 필요한 메모리는 글 전용이 약 191MB, 전체 기능이 약 567MB라고 설명했다.

이미지: Google

한 번에 읽을 수 있는 분량은 전작의 네 배다. 회사는 최대 5.5분 길이의 소리, 이미지 29장 또는 영상 프레임 58개를 처리할 수 있다고 밝혔다. 여러 형식을 섞어 넣는 것도 된다. 검색용 숫자 정보의 길이를 줄이는 기능도 있어, 이를 보관하는 저장 공간과 메모리 사용량을 최대 6분의 1로 낮출 수 있다.

인터넷 없이 내 파일을 찾는다

활용의 중심은 기기 안에서 끝나는 검색이다. 구글 딥마인드는 검색용 정보를 기기에서 직접 만들면 개인정보 보호에 도움이 된다고 밝혔다. 처리 지연이 줄고, 인터넷 연결 없이도 검색이 작동한다고 덧붙였다. 개인 녹음이나 영상을 찾아 주는 앱을 만드는 개발자는 파일을 외부로 보내지 않고 처리할 수 있다.

이미지: Google

모델은 허깅페이스와 Kaggle에서 내려받을 수 있다. 상업적 이용을 허용하는 Apache 2.0 라이선스를 적용했다. 휴대기기용 앱과 브라우저에 넣어 쓰는 개발 도구도 지원한다. 구글 딥마인드는 개발자가 용도에 맞게 모델을 추가 학습하는 안내도 함께 내놓았다. Gemini Enterprise Agent Platform Model Garden에도 추후 모델을 올릴 예정이다.

Gemma 4 같은 생성형 AI와 묶으면 기기에 있는 자료를 찾아 참고하며 답하는 기능도 만들 수 있다. 한국 이용자에게 얼마나 쓸모 있을지는 한국어 검색의 정확도와 실제 사용 기기에서의 속도에 달려 있다.