Google, 멀티모달 임베딩 모델 공개

Google은 텍스트뿐 아니라 코드, 이미지, 동영상, 음성에도 대응하는 임베딩 모델 「EmbeddingGemma 2」를 공개했다. Apache 2.0 라이선스에 따라 제공되는 오픈웨이트 모델이며, Gemma 4를 기반으로 구축되었다.

「임베딩 모델」이란 문장이나 이미지 같은 데이터를 의미적 근접성을 수치로 표현할 수 있는 형식(벡터)으로 변환하는 기술이다. 이 변환을 통해 「유사한 의미를 가진 데이터」를 빠르게 찾아내는 의미 검색이나, RAG(검색 증강 생성)이라 불리는 기법——인공지능이 외부 지식을 검색하면서 답변을 생성하는 방식——의 효율을 높일 수 있다. EmbeddingGemma 2는 바로 이 용도에 특화되어 설계되었다.

기존의 임베딩 모델 대다수는 텍스트에 특화되어 있었다. 이에 반해 EmbeddingGemma 2는 코드, 이미지, 동영상, 음성이라는 여러 정보 형식(모달리티)을 하나의 모델로 다룰 수 있다는 점이 특징이다. 이를 통해 서로 다른 종류의 데이터를 함께 검색·비교하는 시스템을 단일 모델로 구축할 수 있다는 관점이 가능하다.

또한 이 모델은 온디바이스 배포, 즉 클라우드가 아닌 손에 들고 있는 기기 위에서의 동작을 전제로 성능이 최적화되어 있다. 컴팩트한 설계와 오픈웨이트(가중치가 공개된) 특성은 개발자가 자신의 환경에서 모델을 실행하기 쉽게 하기 위한 선택으로 위치지어진다.

Apache 2.0 라이선스로의 공개는 상업적 이용을 포함한 광범위한 용도로의 활용을 가능하게 한다. 오픈웨이트 모델은 기업이나 연구자가 모델의 내용을 확인·조정하며 사용할 수 있다는 점에서 폐쇄형 API와는 다른 유연성을 갖는다. 특히 데이터를 클라우드로 보내고 싶지 않은 용도나, 개인정보보호에 민감한 분야에서의 활용에 있어 선택지로 떠오르기 쉽다고 할 수 있다.

인공지능 검색과 RAG를 둘러싸고는, 복수의 정보 형식을 횡단하여 다룰 수 있는 멀티모달한 대응이 과제가 되어 있었다. EmbeddingGemma 2의 등장은 이러한 시스템을 구축할 때의 장벽을 낮추는 한 걸음으로 볼 수 있다. 향후 온디바이스 인공지능의 활용 사례가 어떻게 확대될지, 또한 개발자 커뮤니티에서의 활용이 어떻게 진행될지가 주목점이다.