시원하고 달콤한 수박 한 조각 들고 오세요! (지금 도쿄는 여름인데, 제가 수박을 정말 좋아하거든요 🍉) 우리 소규모 팀이 어떻게 반짝이는 아이디어 하나를 생동감 넘치는 웹 게임으로 만들어냈는지, 그 흥미진진한 이야기를 들려드릴게요.

지난 몇 년간 Google I/O에 참여해 보셨다면, 팬데믹 기간 동안 주요 Google 행사를 빛내주었던 가상 컨퍼런스 플랫폼 *Adventure*를 기억하실지도 모르겠어요. 방대한 스케일에 아름다운 일러스트, 그리고 협업 기능까지 갖춘 멋진 공간이었죠. 하지만 시스템이 다소 무겁고 일회성 행사에 가까웠던 데다, 수많은 운영 인력이 필요하다는 아쉬움도 있었습니다.

Gemma(젬마)는 가볍고 뛰어난 성능을 자랑하는 오픈 모델 제품군이에요. 특히 내 입맛에 맞게 고쳐 쓸 수 있는 “조정 가능성(tunability)“이 정말 매력적이라, 개인 프로젝트부터 기업용 애플리케이션까지 두루두루 쓰기 딱 좋죠. 하지만 생태계가 점점 커지면서, 저도 모르게 계속 같은 질문을 던지게 되더라고요.

• 내 제한된 환경에 딱 맞는 모델 크기는 정확히 뭘까?
• 내가 원하는 ‘XYZ’ 기능을 가진 Gemma 기반 앱은 어떻게 만들지?
• 우리 팀이 쓸 수 있게 Google Cloud 운영 환경에 Gemma 모델을 배포하려면 어떻게 해야 할까?

이런 고민을 해결하기 위해, 저희가 힘을 모아 gemma-skills 라는 살아있는 저장소(Repository)를 만들었습니다! 개발자 여러분과 AI 에이전트가 시행착오 없이 Gemma 모델로 멋진 앱을 뚝딱 만들어낼 수 있도록, 유용한 개발자 ‘스킬(Skills)‘을 엄선해서 구조화해 둔 컬렉션이랍니다.

🐢 캔버스에 말 걸기

저와 비슷하시다면, 여러분이 처음 맛본 “프로그래밍"은 빛나는 브라운관(CRT) 모니터 위의 작은 삼각형이었을지도 모릅니다. FORWARD 100이라고 입력하면 작은 거북이가 화면을 가로질러 선을 그리는 모습을 지켜봤겠죠. 어린 마음에 그 모습은 순수한 마법이었습니다. 내 마음대로 컴퓨터를 움직이게 만들었으니까요. (참고: 로고 (프로그래밍 언어))

최근 저는 Turtle-Gemma라는 AI 프로젝트를 통해 이 마법을 다시 발견했습니다. 현대적인 AI 환경에서 그 시절의 순수한 마법을 그대로 재현해 낸 프로젝트죠.

명령어를 직접 입력하는 대신, 브라우저에서 마이크 버튼을 클릭하고 “빨간색 별을 그려줘"라고 말하기만 하면 됩니다. 잠시 후 AI 에이전트가 Logo 코드를 생성해서 디지털 캔버스 위에 여러분의 요청을 그려냅니다.

💎 광석 채굴에서 인사이트 발굴로

코어 키퍼(Core Keeper) 의 지하 생물 세계를 탐험하든, 소규모 비즈니스의 복잡한 스프레드시트를 탐색하든, “정보 과부하"는 우리의 최종 보스입니다.

RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 AI에게 특별한 가이드북을 쥐여주는 것과 같습니다. AI가 일반적인 학습 데이터에만 의존하는 대신, 게임 위키나 연구 노트, 법률 계약서 같은 ‘나만의 특정 데이터’를 참조하여 정확한 답변을 제공하게 되죠.

여기 Gemma 3 4B 와 EmbeddingGemma 를 사용하여 프라이빗한 로컬 지식 기반(Knowledge Base)을 구축하는 방법을 소개합니다.

구글의 AI 소식을 듣다 보면 제미나이(Gemini) 라는 이름도 들리고, 젬마(Gemma) 라는 이름도 들리죠? 이름이 너무 비슷해서 마치 쌍둥이 남매 같기도 하고, 도대체 둘의 차이가 뭔지 고개를 갸웃하게 될 때가 있습니다.

기술적으로 말하자면 제미나이는 구글 딥마인드가 개발한 거대한 멀티모달 AI 모델군이고, 젬마는 제미나이와 동일한 기술로 만들어진 경량화된 오픈 모델입니다… 만!

이렇게 설명하면 너무 딱딱하잖아요? 그래서 저는 주변 분들에게 이 둘의 차이를 설명할 때 항상 라면에 비유하곤 한답니다. 오늘 그 맛있는 비유를 여러분께도 들려드릴게요.