안녕하세요, 아이엔마케팅 김채원입니다.
해외 시장 진출을 고민하는 기업에게 언어는 가장 큰 장벽입니다. 구글 애즈, 유튜브 광고, GDN 등으로 글로벌 캠페인을 준비해도 현지 언어 콘텐츠가 없으면 성과를 내기 어렵습니다. 하지만, 여기 좋은 소식이 있습니다. 구글이 2026년 1월에 발표한 트랜스레이트젬마는 고가의 인프라 없이도 전 세계 55개 언어로 현지 고객과 소통할 수 있게 돕는 개방형 번역 모델입니다.
핵심은 효율성입니다. 구글은 대규모 AI 모델의 지식을 정제(distillation)해, 핸드폰·일반 노트북·서버 환경에서도 각각 최적의 성능을 내는 고성능 번역 모델 라인업을 완성했습니다.
- 40억(4B) 모델: 모바일 및 엣지(Edge) 배포에 최적화
- 120억(12B) 모델: 일반 소비자용 노트북에서도 원활히 구동, 로컬 개발 환경에서도 연구용 수준의 성능 제공
- 270억(27B) 모델: 최대의 충실도(fidelity)를 제공하며, 클라우드 상의 단일 H100 GPU 또는 TPU에서 구동 가능
절반 크기로 더 뛰어난 성능
트랜스레이트젬마의 가장 큰 강점은 적은 리소스로 더 높은 번역 품질을 구현한다는 점입니다.
- 120억(12B) 모델이 270억(27B) 모델을 능가: 120억(12B) 트랜스레이트젬마 모델은 WMT24++ 벤치마크에서 MetricX 기준으로 젬마 3의 270억(27B) 베이스라인 모델을 능가하는 성능을 기록했습니다.
- 비용 부담 완화: 모델 크기가 작아진 만큼 서버 비용과 처리 시간이 줄어듭니다. 번역 정확도는 유지하면서 더 많은 콘텐츠를 더 빠르게 처리할 수 있습니다.
한국어 번역, 얼마나 좋아졌을까?
구글은 10개 언어 쌍에 대해 사람이 직접 평가하는 MQM(Multidimensional Quality Metrics) 테스트를 진행했습니다. 영어→한국어 번역 결과는 다음과 같습니다. (점수가 낮을수록 에러가 적음)
- TranslateGemma 27B : 3.1
- Gemma 3 27B (베이스라인) : 3.8
- TranslateGemma 12B : 4.6
TranslateGemma 27B 모델은 베이스라인 대비 약 18% 에러율 감소를 달성했습니다. 한국어는 고자원 언어로 분류되어 이미 베이스라인 성능이 높은 편인데, 여기서 추가로 개선을 이뤄낸 점이 주목할 만합니다.
구글 제미나이 기술력 이식
작은 모델이 어떻게 이런 성능을 낼 수 있을까요? 구글의 플래그십 AI인 제미나이(Gemini)의 학습 방식을 그대로 적용했기 때문입니다.
- 고품질 학습 데이터: 사람이 번역한 텍스트와 함께 제미나이가 생성한 고품질 합성 번역 데이터를 활용했습니다. 덕분에 번역 데이터가 부족한 언어에서도 높은 정확도를 확보했습니다.
- 강화 학습으로 품질 향상: 메트릭X-QE, 오토MQM 등 고급 평가 지표를 적용해 문맥에 맞는 자연스러운 번역을 생성하도록 최적화했습니다.
주목할 포인트
- 일반 노트북에서 구동: 120억(12B) 모델은 별도의 고가 장비 없이 일반 소비자용 노트북에서도 작동합니다. 즉, 클라우드 없이 기기 자체로 번역이 가능합니다.
- 55개 언어 즉시 지원: 영어, 한국어, 중국어, 스페인어, 힌디어 등 주요 언어는 물론 다수의 신흥국 언어까지 커버합니다. 향후 약 500개 추가 언어를 확장 예정입니다.
- 수정·파인튜닝이 가능한 오픈 웨이트 : 우리 브랜에 맞게 추가 학습이 가능합니다. 의료, 법률, 이커머스 등 특화 분야 번역 품질을 높이는 데 활용할 수 있습니다.
더 자세한 내용은 기술 보고서에서 확인할 수 있습니다.
트랜스레이트젬마는 다양한 번역 작업을 위한 강력하고 유연한 도구를 제공하고 있습니다. 캐글(Kaggle), 허깅페이스(Hugging Face), 젬마 쿡북(Gemma Cookbook), 버텍스 AI(Vertex AI) 등에서 무료로 다운로드할 수 있습니다.
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