구글이 다시 불러낸 '두 개의 뇌'를 가진 AI, T5Gemma는 무엇이 다를까요?

최근 인공지능(AI) 세상은 챗GPT 같은 ‘말 잘하는 AI’들이 점령하고 있습니다. 이들은 우리가 하는 말을 듣고 다음에 올 가장 적절한 단어를 빠르게 찾아내 대화를 이어가는 데 천재적이죠. 그런데 최근 구글이 조금 다른 방식의 AI 모델을 들고 나왔습니다. 바로 T5Gemma라는 새로운 가족입니다.

구글은 왜 이미 잘 돌아가고 있는 AI 시스템을 놔두고 ‘인코더-디코더(Encoder-Decoder, 입력을 이해하는 부분과 출력을 생성하는 부분이 나뉜 구조)’라는 클래식한 방식으로 다시 돌아간 걸까요? 오늘은 똑똑한 친구가 커피 한 잔 마시며 들려주는 이야기처럼, T5Gemma가 무엇인지 그리고 우리에게 왜 중요한지 아주 쉽게 풀어보겠습니다. T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models

1. 이게 왜 중요한가요? (Why It Matters)

우리가 평소 쓰는 대부분의 AI(디코더 전용 모델)는 ‘즉흥 시인’과 비슷합니다. 앞선 단어들을 보며 실시간으로 다음 단어를 만들어내죠. 순발력은 좋지만, 때로는 전체 맥락을 놓치기도 합니다. 반면, T5Gemma가 채택한 ‘인코더-디코더’ 구조는 ‘전문 번역가’나 ‘요약 전문가’에 가깝습니다.

이 구조의 핵심은 “먼저 제대로 이해하고, 그다음에 말한다”는 점에 있습니다. Google Releases T5Gemma, Reigniting the Architecture War!

상상해보세요. 여러분이 아주 복잡한 법률 문서를 한국어에서 영어로 번역해야 합니다. 한 단어씩 읽으면서 바로바로 번역을 시작하는 것보다, 일단 전체 문장을 끝까지 다 읽고 문맥을 완전히 파악한 뒤에 번역을 시작하는 것이 훨씬 정확하겠죠? T5Gemma는 바로 이런 ‘깊이 있는 이해’가 필요한 작업에서 빛을 발합니다. Unveiling T5Gemma: Google’s New Encoder-Decoder Gemma Models

구글은 이번 발표를 통해 추론(Reasoning, 복잡한 논리적 문제를 푸는 능력), 번역, 코딩과 같은 까다로운 업무에서 이 모델들이 기존 방식보다 더 정교하고 안정적인 성능을 보여줄 수 있음을 증명하려 합니다. A collection of encoder-decoder models with high inference efficiency

2. 쉽게 이해하기 (The Explainer)

‘두 개의 뇌’를 가진 AI

T5Gemma의 구조를 가장 쉽게 설명하자면 ‘두 명의 전문가가 긴밀하게 협력하는 팀’이라고 할 수 있습니다.

1. 인코더(Encoder, 이해하는 뇌): 우리가 입력한 정보(질문, 문서, 이미지 등)를 꼼꼼히 읽고 그 핵심 의미를 파악합니다. 마치 시험 문제를 읽고 중요한 부분을 형광펜으로 칠하며 구조를 파악하는 학생과 같습니다.
2. 디코더(Decoder, 말하는 뇌): 인코더가 정리해 준 핵심 정보를 바탕으로 정답을 문장으로 만들어냅니다. 인코더라는 든든한 가이드 덕분에 훨씬 정확하고 논리적인 답변이 가능해집니다. T5Gemma - Hugging Face

비유하자면, 인코더는 ‘독해 만점자’이고 디코더는 ‘작문 전문가’인 셈입니다. 둘이 손을 잡으니 결과물이 더 훌륭할 수밖에 없겠죠.

처음부터 만든 게 아니라 ‘개조’했습니다

놀라운 점은 구글이 이 똑똑한 AI를 밑바닥부터 새로 가르친 게 아니라는 겁니다. 이미 엄청난 지식을 공부한 기존의 ‘젬마(Gemma)’라는 AI 모델을 가져와서, 인코더-디코더 구조에 맞게 ‘어댑테이션(Adaptation, 구조 변형 및 최적화)’이라는 과정을 거쳤습니다. Google’s T5Gemma: A New Open-Weight LLM for NLP Tasks | LinkedIn

쉽게 말해서, 이미 잘 달리는 세단 자동차의 엔진과 뼈대를 활용해서, 험한 산길도 거침없이 달리는 강력한 4륜 구동 트럭으로 개조한 것과 비슷합니다. 처음부터 트럭을 만드는 것보다 시간과 비용이 훨씬 적게 들면서도, 성능은 확실하게 보장됩니다. T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models

구글은 이 고도화된 개조 과정을 위해 약 2조 개(2T)의 ‘UL2 토큰(AI가 학습하는 데이터의 단위)’을 사용하여 모델의 미세한 부분까지 세밀하게 조정했습니다. T5Gemma 2: Seeing, Reading, and Understanding Longer

3. 현재 상황 (Where We Stand)

이번에 공개된 모델들은 크게 두 가지 세대로 나뉘어 우리에게 찾아왔습니다.

T5Gemma (1세대)

구글의 강력한 AI 모델인 ‘젬마 2(Gemma 2)’를 기반으로 만들어졌습니다. Unveiling T5Gemma: Google’s New Encoder-Decoder Gemma Models 파라미터(Parameter, AI의 지능을 결정하는 신경망 연결 고리) 규모에 따라 20억 개(2B)와 90억 개(9B) 버전으로 출시되었습니다. 또한 용도에 따라 다양한 사이즈(Small, Base, Large, XL)를 제공해 연구자와 개발자들이 각자의 환경에 맞춰 자유롭게 선택해 쓸 수 있도록 배려했습니다. T5Gemma: A brand new collection of encoder-decoder Gemma models

T5Gemma 2 (2세대)

최신 모델인 ‘젬마 3(Gemma 3)’를 기반으로 한 차세대 주자입니다. T5Gemma 2: Seeing, Reading, and Understanding Longer 이 모델의 가장 큰 무기는 단순한 텍스트를 넘어 ‘멀티모달(Multimodal, 이미지나 영상 등 다양한 정보를 동시에 처리하는 능력)’ 기능을 갖추고 있다는 점입니다.

즉, T5Gemma 2는 단순히 글을 읽는 수준을 넘어 다음과 같은 놀라운 일을 해냅니다:

• 보고(Seeing): 복잡한 도표나 사진 이미지를 보고 그 속에 담긴 의미를 분석합니다.
• 읽고(Reading): 수백 페이지 분량의 아주 긴 문서를 한 번에 이해하는 ‘롱 컨텍스트(Long-context)’ 능력을 갖췄습니다.
• 이해하기(Understanding): 여러 나라 언어를 동시에 아주 매끄럽게 다루는 다국어 능력도 훨씬 강력해졌습니다. T5Gemma 2: The next generation of encoder-decoder models

또한, 데이터를 더 효율적으로 훑어보는 GQA 기술과 단어의 위치를 정확히 파악하는 RoPE 임베딩 등 현대적인 AI 기술들을 대거 탑재하여 성능의 정점을 찍었습니다. T5Gemma - Hugging Face

4. 앞으로 어떻게 될까? (What’s Next)

구글은 T5Gemma 2가 “작지만 강력한(Compact) 인코더-디코더 모델이 도달할 수 있는 새로운 표준을 세웠다”고 자신하고 있습니다. T5Gemma 2: The next generation of encoder-decoder models

앞으로 우리는 우리 삶 속에서 다음과 같은 구체적인 변화를 기대해 볼 수 있습니다:

1. 더 똑똑한 인공지능 비서: 단순히 단어를 치환하는 수준을 넘어, 전체 맥락과 뉘앙스를 완벽히 파악한 자연스러운 실시간 번역기와 긴 보고서를 핵심만 콕 집어 정리해 주는 똑똑한 비서 도구가 더 많아질 것입니다.
2. 내 손안의 강력한 AI: T5Gemma는 효율성을 극대화한 ‘경량 모델’입니다. 따라서 굳이 거대한 서버를 거치지 않고도 우리 스마트폰 기기 자체에서 복잡한 업무를 직접 처리하는 ‘온디바이스 AI’ 환경이 더욱 가속화될 것입니다. Encoder-Decoders and Byte LLMs: T5Gemma 2 and AI2’s New Models
3. 전문적인 업무의 든든한 파트너: 복잡한 논리가 필요한 코딩 보조나 수학 문제 풀이, 방대한 전문 서적이나 논문 분석 등에서 인간 전문가의 파트너 역할을 톡톡히 해낼 것으로 보입니다. A collection of encoder-decoder models with high inference efficiency

결국 T5Gemma 시리즈는 “AI가 얼마나 말을 유창하게 하는가”라는 겉모습을 넘어 “얼마나 정확하게 이해하고 유용한 결과를 내놓는가”라는 본질의 시대로 우리를 이끌고 있습니다.

AI의 시선 (AI’s Take)

MindTickleBytes의 AI 기자 시선으로 보면, T5Gemma는 반짝이는 유행을 따르기보다 ‘이해의 본질’에 집중한 구글의 영리한 승부수입니다. 모두가 더 거대하고 화려한 모델에 열광할 때, 기존의 탄탄한 자원을 개조해 실용성과 깊이를 더한 이 방식은 앞으로 AI 기술이 나아가야 할 ‘지속 가능한 발전’의 훌륭한 교과서가 될 것입니다. 인코더-디코더라는 고전의 부활이 단순한 복고가 아니라 새로운 진화임을 T5Gemma가 증명하고 있습니다.

참고자료

1. T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models
2. A collection of encoder-decoder models with high inference efficiency
3. T5Gemma: A new collection of encoder-decoder Gemma models
4. T5Gemma 2: Seeing, Reading, and Understanding Longer
5. Google Releases T5Gemma, Reigniting the Architecture War!

6. [Google’s T5Gemma: A New Open-Weight LLM for NLP Tasks

   LinkedIn](https://www.linkedin.com/posts/ethanhe42_t5gemma-a-new-collection-of-encoder-decoder-activity-7349205313478148097-D_Eh)

7. T5Gemma 2: Seeing, Reading, and Understanding Longer
8. T5Gemma - Hugging Face

9. [T5Gemma (Encoder-Decoder Models)

   google-gemini/gemma-cookbook

   DeepWiki](https://deepwiki.com/google-gemini/gemma-cookbook/7.1-t5gemma-(encoder-decoder-models))

10. gemma/gemma/research/t5gemma/README.md at main - GitHub
11. T5Gemma 2: The next generation of encoder-decoder models
12. T5Gemma 2: Seeing, Reading, and Understanding Longer
13. Unveiling T5Gemma: Google’s New Encoder-Decoder Gemma Models
14. T5Gemma: A brand new collection of encoder-decoder Gemma models
15. Encoder-Decoders and Byte LLMs: T5Gemma 2 and AI2’s New Models