Gemini Diffusion: 텍스트 생성 속도의 기적?

구글이 최근 출시한 Gemini Diffusion은 놀라운 속도로 모두를 놀라게 하고 있습니다. 데모 영상을 느리게 재생해야만 어떤 일이 일어나는지 확인할 수 있을 정도입니다. 이 글에서는 확산 모델이 왜 이렇게 빠른지, 기존의 자기회귀 모델(GPT-4, Claude 등)과 비교하여 자세히 설명합니다. 확산 모델은 토큰 단위로 생성하는 대신 한 번에 전체 출력을 생성하여 정확한 부분을 병렬로 생성하고, 반복 횟수를 줄여 속도를 높입니다. 하지만 긴 컨텍스트를 처리할 때는 효율이 떨어지며, 추론 능력에 대한 의문도 남습니다. 확산 모델은 내부적으로 트랜스포머를 사용할 수 있지만, 전체 아키텍처 때문에 자기회귀 모델과는 근본적으로 다른 동작을 합니다.