Gemini(제미나이) 사용법, AI 전문가는 '이렇게' 사용합니다.

전 세계 산업 트렌드를 뒤흔든 Chat Gpt의 등장! 검색 시장을 장악하며 AI 기술에서도 독보적인 위치를 유지할 것 같았던 구글은 예상치 못한 강력한 도전자를 마주했습니다.
Open AI의 Chat GPT가 등장하면서 생성형 AI 시장의 중심이 빠르게 이동했고, 구글은 AI 패권을 위협받으며 위기감을 느끼기 시작했습니다.

주도권을 되찾기 위해 급하게 AI 모델 ‘바드(Bard)’를 출시했지만 성능과 완성도에서 기대에 미치지 못하며 Chat Gpt와의 비교 속에서 혹독한 평가를 받았습니다. 하지만 구글이 이렇게 무너질 리 없죠. Chat Gpt의 독주를 막기 위해 구글이 반격에 나섰습니다.

와신상담 끝에 탄생한 구글의 비장의 무기, Gemini(제미나이)! 과연 이번에는 구글이 Chat GPT를 뛰어넘으며 생성형 AI 시장의 판도를 뒤집을 수 있을까요? 그 성능을 함께 확인해 보겠습니다.

Gemini(제미나이)란? Gemi

구글이 AI 시장의 주도권을 되찾기 위해 심혈을 기울여 개발한 대형 언어 모델 Gemini(제미나이)를 출시했습니다. Gemini는 라틴어로 '두 개의 쌍둥이'란 뜻을 가지고 있으며, 별자리 ‘쌍둥이 자리’를 부를 때도 사용됩니다.

Gemini는 구글에서 개발한 LLM(대형 언어 모델)인 LaMDA와 PaLM을 기반으로 발전해온 최신 AI 모델로, 더욱 정교한 자연어 이해와 생성 능력을 갖춘 것이 특징이죠.

* Gemini가 스스로 소개한 제미나이의 특징

기존 구글의 AI 모델이었던 ‘바드(Bard)’가 2024년 2월 8일부터 ‘Gemini(제미나이)’로 리 브랜딩 되었으며, Gemini 1.5 Ultra 모델을 적용한 유료 서비스 ‘Gemini Advanced’가 출시되었습니다. 

이후 Gemini 1.5 Flash 모델을 거쳐, 2025년 2월 6일 최신 Gemini 2.0 모델 군이 발표되었습니다. 이번 업데이트를 통해 더 빠르고 강력한 AI 모델이 추가되었으며, 다양한 활용 목적에 맞춘 여러 가지 버전이 제공되고 있는데요, Gemini의 사용법을 알아보기에 앞서 잠깐 살펴볼까요?

Gemini 2.0 모델 군

Gemini 2.0 Pro (Experimental)

• 최고의 코드 성능과 복잡한 프롬프트 처리에 특화된 모델
• 개발자와 전문가를 위한 강력한 성능 제공
• 2백만 개 토큰 길이의 컨텍스트 윈도우 지원
• 구글 검색 및 코드 실행과 같은 도구 활용 가능

Gemini 2.0 Flash (General Availability)

• 낮은 지연 시간과 높은 성능을 갖춘 범용 모델
• 다양한 에이전트 기반 애플리케이션을 구동하는 데 적합
• 1백만 개 토큰 길이의 컨텍스트 윈도우 및 멀티 모달 추론 지원

Gemini 2.0 Flash Thinking (Experimental)

• 추론 능력을 향상시킨 모델로, "생각의 흐름"을 표현할 수 있음
• 복잡한 문제 해결 및 설명 가능성을 강화한 버전
• 구글 AI 스튜디오 및 버텍스 AI에서 제공됨

Gemini 2.0 Flash-Lite (Public Preview)

• 비용 효율성이 가장 뛰어난 모델
• 1.5 Flash 대비 높은 품질을 유지하면서도 동일한 속도와 비용 제공
• 대량의 정보 처리에 적합하며, 적은 비용으로 대규모 데이터 분석 가능

Gemini 2.0 모델군은 데스크톱과 모바일의 모든 Gemini 앱 이용자에게 제공됩니다.
개발자들은 구글의 AI 모델 개발 및 실험 플랫폼인 Google AI Studio와 대규모 AI 애플리케이션 배포 및 관리가 가능한 클라우드 서비스 Vertex AI를 통해 이 모델을 활용할 수 있습니다.

특히 Gemini 2.0 Flash 시리즈는 빠른 응답 속도와 고성능 AI 기능을 결합해, 개발자와 기업들이 실시간 애플리케이션을 구축하는 데 최적화된 모델입니다.

이제 Gemini가 바드(Bard)의 오욕을 씻고 Open AI의 Chat Gpt를 넘어설 수 있을지 Gemini와 Chat GPT의 성능을 본격적으로 살펴보겠습니다!

Gemini vs Chat GPT, 

과연 어떤 AI가 더 뛰어날까?

최근 LLM(대형 언어 모델) 성능 평가에서 핵심 화두는 ‘추론 능력’입니다. AI 모델이 얼마나 논리적이고 합리적으로 사고할 수 있는지가 중요한 평가 기준이 되고 있습니다.

이를 확인하기 위해 Google의 최신 추론 모델인 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental과 Open AI의 최신 추론 모델 Chat GPT o1, o3을 비교해 보았습니다.

테스트는 2025학년도 수학능력시험 문제를 활용했는데요, 국어 영역에서 오답률이 가장 높았던 8번 문제(오답률 81.5%)와 수학 영역에서 오답률이 가장 높았던 22번 문제(오답률 96.0%)를 두 AI 모델에게 질문해 보았습니다.

<2025 수학 능력시험 국어 영역 8번 - 오답률 81.5%>

국어 문제에서는 Chat GPT o1과 Gemini 2.0 모델이 모두 학생들이 가장 많이 찍었던 2번을 선택하며 오답을 냈으나, Chat GPT의 o3 모델은 정답(1번)을 맞혔습니다.

<2025 수학 능력시험 수학 영역 22번 - 오답률 96.%>

수학 문제에서 GPT o1 모델은 세 번 중 한 번 정답을 맞힌 반면, Gemini 2.0 Flash Thinking 모델은 모든 시도에서 동일한 답변을 내며 오답을 기록했습니다. 반면, Open AI의 최신 모델인 o3는 정확한 정답(64)을 도출하는 데 성공했습니다.

이 결과를 종합해 보면, 논리적 사고력을 요구하는 문제에서는 Open AI의 최신 Chat Gpt 모델이 상대적으로 뛰어난 성능을 보였다고 평가할 수 있습니다.

다만, AI 성능을 단순히 추론 능력만으로 평가할 수는 없습니다. 각 모델이 특화된 영역이 다르며, 특정 작업에서는 다른 모델이 더 강력한 성능을 발휘할 수 있기 때문입니다.

실제로, Google DeepMind에서 발표한 Gemini 1.5 모델 연구 논문에 따르면 (※ 최신 모델인 Gemini 2.0에 대한 공식 논문은 아직 발표되지 않음) Gemini 1.5 모델은 긴 문맥 처리와 정보 검색 능력에서 GPT-4 Turbo를 압도하는 성능을 보였습니다.

* 이미지 출처 : Figure 14 (Gemini 1.5: Unlocking Multimodal Understanding Across Millions of Tokens of Context, 2024)

Gemini 1.5 Pro는 GPT-4 Turbo보다 약 78배 더 긴 문맥을 처리할 수 있으며, 최대 1,000만 토큰까지 정보를 유지하면서 100만 토큰 범위 내에서는 99.7%의 검색 정확도를 기록합니다.

반면, GPT-4 Turbo는 128k 토큰을 초과하는 문맥에서 검색 정확도가 급격히 저하되는 한계를 보입니다.즉, 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 장기적인 맥락을 유지하며 분석해야 하는 작업에서는 Gemini 1.5 Pro가 압도적으로 유리합니다.

또한, 멀티 모달(텍스트·비디오·오디오) 데이터 분석 능력에서도 Gemini 1.5 Pro가 GPT-4 Turbo와 GPT-4V를 크게 앞지르는 성능을 보입니다. Gemini 1.5 Pro는 최대 22시간 길이의 오디오 데이터와 1시간 이상의 비디오에서 특정 정보를 검색할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

반면, GPT-4 Turbo는 텍스트 중심 검색에는 강점을 보이지만, 비디오 및 오디오 분석 기능이 제한적입니다. 특히, GPT-4V는 비디오 데이터를 전체적으로 분석하지 못하며, 텍스트와 이미지 중심의 처리를 주로 수행합니다.

즉, 텍스트뿐만 아니라 영상·음성을 포함한 멀티 모달 데이터를 활용해야 하는 작업에서는 Gemini 1.5 Pro가 GPT-4V보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다.

결론적으로, 논리적 추론을 요하는 작업에서는 최신 Chat GPT 모델이 강점을 보이지만, 긴 문맥을 처리하거나 멀티 모달 데이터를 종합적으로 분석해야 하는 작업에서는 Gemini 모델이 훨씬 강력합니다.

즉, 논리적 사고력이 중요한 작업에는 Chat GPT가, 대량의 정보를 다루거나 멀티 모달 데이터를 활용해야 하는 작업에서는 Gemini가 더 적합한 선택이 될 수 있습니다.

다음 목차에서는 Gemini 모델을 더욱 효과적으로 활용하는 프롬프팅 기법에 대해 알아보겠습니다. 

Gemini의 효율을 200%  높이는

효과적인 제미나이 프롬프트 작성법

Gemini(제미나이)를 효과적으로 활용하려면 명확하고 구체적인 프롬프트를 작성하는 것이 중요합니다. 지금부터 구글에서 제공한 제미나이 프롬프트 가이드 문서를 바탕으로 효과적인 결과를 얻기 위한 프롬프팅 가이드 작성 방법을 알려드리겠습니다.

프롬프트에는 네 가지 핵심 요소가 있는데요, 바로 '페르소나', '작업', '컨텍스트', '형식'입니다. 각 요소에 대해 하나씩 설명해드리겠습니다.

1) 페르소나(Persona)

프롬프트에 특정 역할을 부여하면 더 정확한 답변을 받을 수 있습니다.

 예를 들어, 아래 두 개의 프롬프트를 비교해보겠습니다.

•  페르소나를 부여하지 않은 경우:

"파이썬으로 단어 게임을 할 수 있는 코드를 작성해줘."

이 경우, 기본적인 단어 게임 코드가 제공되지만, 코드 스타일이나 설명이 비교적 단순하고 초보자를 위한 형태로 작성된 결과가 나타났습니다.

•  페르소나를 부여한 경우:

"당신은 10년차 전문 파이썬 개발자입니다. 단어 게임을 할 수 있는 파이썬 코드를 짜주세요."

이렇게 '10년차 전문 파이썬 개발자'라는 특정 역할(페르소나)을 설정해주니, 코드가 보다 표준적인 네이밍 규칙(영어 변수 및 함수명)을 따르고, 설명이 더 깊어졌으며, 실무적인 팁(예: 난이도 조절, 데이터 관리 방법 등)이 포함 되었습니다. 

그리고 초보자 대상이 아니라 실무 개발자가 참고할 수 있는 코드 스타일을 적용해서 코드를 출력해주었습니다. 

2) 작업(Task)

제미나이에게 수행해야 할 작업을 명확하게 전달해야 합니다.

- "최근 회의록을 요약해 주세요."

- "이메일의 어조를 더 정중하게 바꿔 주세요."

- "이 내용을 기반으로 3가지 슬라이드 디자인 아이디어를 제안해 주세요."

3) 컨텍스트(Context)

AI가 충분한 정보를 바탕으로 답변할 수 있도록 충분한 배경지식을 제공합니다.

-"다음 문서를 참고하여 마케팅 캠페인 제안을 작성해 주세요: [문서 링크 또는 첨부]"

-"이전 회의록을 기반으로 이번 회의에서 논의할 주요 사항을 정리해 주세요."

4) 형식(Format)

출력 형식을 지정하면 원하는 결과를 효율적으로 얻을 수 있습니다.

- "3줄 요약으로 작성해 주세요."

- "표 형식으로 정리해 주세요."

- "100자 이내로 간결하게 써 주세요."

이 네 가지 핵심 요소를 잘 충족하면서 다음의 추가 프롬프트 꿀팁 내용을 참고하면서 원하는 결과가 나올 때까지 프롬프트를 잘 수정해보세요.

5) 기타 프롬프트 꿀팁

• 자연스러운 언어 사용하기: 일상 대화처럼 문장을 쓰면 AI가 더 잘 이해합니다.
• 구체적이고 반복적으로 요청하기: 원하는 정보를 명확하게 전달하고, 필요하면 추가 지시를 주세요.
• 간결하고 명확하게 작성하기: 불필요하고 복잡한 표현은 피하고, 핵심을 전달하세요.

구글 제미나이 팀의 사용자 데이터 분석 결과에 따르면, 가장 효과적인 프롬프트는 약 21개의 단어로 구성되었으며, 충분한 맥락을 포함하고 있었습니다. 

짧고 단순한 요청은 일반적인 정보만 제공하는 데 그치지만, 충분한 맥락과 세부 정보를 포함하면 원하는 맞춤형 답변을 얻을 가능성이 훨씬 높아집니다.

Gemini의 정교한 답변을 유도하는 

제미나이 프롬프트 노하우

더욱 세밀하고 정확한 답변을 얻기 위해서는 기본적인 프롬프트 작성법 외에도 몇 가지 추가적인 기법을 활용할 수 있습니다. 

1) 단계별 요청하기

AI가 한 번에 많은 내용을 처리하게 될 경우 비효율적인 답변이 나올 수 있습니다. 따라서 질문을 단계별로 나누어 요청하면 더 정교하고 정확한 답변을 받을 수 있습니다.

예를 들어, 최신 마케팅 트렌드를 분석한 뒤 이를 바탕으로 캠페인 전략을 제안받고 싶다면,
먼저 "최신 마케팅 트렌드를 분석해 주세요."라고 요청한 후, "이 분석을 바탕으로 효과적인 캠페인 전략을 제안해 주세요."라고 이어서 질문하는 것이 효과적입니다.

한 번에 너무 많은 정보를 요청하면 AI가 핵심을 놓치거나 피상적인 답변을 할 가능성이 높기 때문에, 단계적으로 정보를 요청하면 AI가 각 질문에 더 깊이 있게 접근할 수 있습니다. 

2) 비교 및 대안 요청하기

여러 옵션을 제시하도록 요청하면 보다 다양한 시각에서 답변을 얻을 수 있습니다. 같은 주제를 다른 방식으로 접근하면 보다 풍부한 답변을 얻을 수 있으며, 최적의 선택을 할 때 도움이 됩니다.

예를 들어, 광고 카피를 작성하기 위해 "이 제품에 대한 두 가지 광고 카피를 만들어 주세요. 하나는 감성적인 접근, 하나는 기능 중심으로 작성해 주세요." 라고 요청하면, 같은 제품이라도 감성적인 표현과 기능적인 설명이 어떻게 차이가 나는지 확인할 수 있습니다.

또한, SNS 게시물을 작성하기 위해 "이 내용을 인스타그램에서 사용할 만한 짧고 감각적인 스타일과, 블로그에서 사용할만한 상세한 설명이 포함된 글 두  가지로 작성해 주세요." 라고 요청하면, 각 플랫폼에 맞는 콘텐츠 스타일을 생성하고 비교해볼 수 있습니다.

이러한 방식은 특정한 상황에 맞춰 최적의 표현을 선택해야 할 때 유용합니다. 단순히 하나의 정답을 요구하는 대신, 다양한 스타일과 접근 방식을 반영한 답변을 받을 수 있습니다.

3) 추가 세부 정보 요청하기

AI가 보다 정확한 답변을 제공할 수 있도록 구체적인 요청을 추가하면 답변의 질이 향상됩니다. 처음 요청에서 충분한 정보를 얻지 못했다면, 후속 질문을 통해 세부 정보를 추가로 요청하는 방식이 효과적입니다.

예를 들어, 1차 질문으로 “휴대성이 좋은 노트북을 추천해 주세요.”라고 질문을 했다면, 여러 브랜드의 경량 노트북 리스트가 답변으로 제공이 됩니다. 

이때, “이 중에서 배터리 사용 시간이 20시간 이상 제품만 골라서 각 제품에 대해 더 자세히 설명해주세요.” 라는 추가 질문을 하게 된다면, 휴대성이 좋은 노트북 중에서 배터리 사용 시간이 20시간 이상으로 긴 노트북에 대해서 자세한 정보를 얻을 수 있게 됩니다. 

이처럼 1차 질문을 통해 기본적인 정보를 얻은 후, 추가 요청을 하면 AI가 보다 구체적인 맥락을 반영한 답변을 생성할 가능성이 높아집니다.

4) 톤과 스타일 지정하기

같은 정보를 요청하더라도 톤과 스타일을 지정하면 원하는 형태로 답변을 조정할 수 있습니다. 문서 작성, 마케팅 카피, 콘텐츠 제작 등 다양한 상황에서 활용할 수 있으며, 원하는 분위기나 대상에 맞춰 맞춤형 답변을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, "스마트워치의 주요 기능을 소개하는 광고 문구를 작성해줘."라는 요청을 했을 때, 톤과 스타일에 따라 다음과 같이 답변이 달라질 수 있습니다.

• 캐쥬얼한 스타일 : “스마트워치의 주요 기능을 소개하는 100자의 짧은 광고 문구를 친근하고 캐쥬얼한 스타일로 작성해줘.”
• 감성적인 스타일 : “스마트워치의 주요 기능을 소개하는 100자의 짧은 광고 문구를 감성적이고 감동적인 스타일로 작성해줘.”

이처럼 원하는 문체를 명확하게 지정하면, 같은 정보라도 목적과 대상에 맞는 표현 방식으로 답변을 받을 수 있습니다. 특정한 톤과 스타일을 요청하면 AI가 이를 반영하여 적절한 방식으로 내용을 구성할 수 있으며, 이를 다양한 상황에 활용할 수 있습니다.

 5) 반응형 피드백 요청하기

반응형 피드백 요청하기는 AI의 초기 답변을 기반으로 후속 질문을 던지면서 답변을 점점 더 다듬어 방법입니다다.

예를 들어, AI가 긴 글을 요약해 주었을 때 "이 요약에서 가장 중요한 포인트를 3가지로 정리해 주세요."라고 요청하면 핵심 내용만 추려서 받을 수 있습니다. 또한, "이 내용을 더 짧고 강렬한 문장으로 바꿔 주세요."라고 하면 보다 압축적인 표현이 가능해집니다.

이 방식은 처음부터 완벽한 답변을 받기 어려운 경우 유용한데요. AI가 제공한 초기 응답을 기반으로 점진적으로 피드백을 주면 점점 더 원하는 형태의 답변을 만들어갈 수 있습니다. 특히, 긴 문서를 요약하거나 콘텐츠를 다듬는 작업을 할 때 효과적입니다.

제미나이의 정교한 답변을 유도하는 5가지 노하우를 소개해 드렸습니다. 이 외에도 제미나이를 효율적으로 활용하는 프롬프트 제작방법은 다양합니다. 

LLM 기반 생성형 AI는 질문 방식에 따라 답변의 질이 달라지는데요, 제미나이의 답변을 기반으로 여러 방향으로 시도하다 보면 더욱 효과적인 프롬프팅을 경험할 수 있을 것입니다.

Gemini로 이미지도 한 번에! 

제미나이 이미지 프롬프트 가이드

최근 AI 기술은 단순한 텍스트 생성에서 나아가, 멀티 모달(Multi-modal) AI라는 개념을 중심으로 발전하고 있습니다. 

멀티 모달 AI란 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 유형의 데이터를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 AI 기술을 의미합니다. 

Gemini(제미나이) 역시 이러한 멀티 모달 기능을 갖추고 있어, 텍스트뿐만 아니라 이미지를 생성하는 역할도 수행할 수 있습니다.

즉, 이제는 단순히 텍스트 정보를 입력하는 것이 아니라 이미지 생성 프롬프트를 활용하여 시각적인 자료까지 한 번에 만들어낼 수 있는 시대가 되었습니다. 그러면 제미나이에서 이미지를 생성하는 효과적인 방법은 무엇일까요?

1) 원하는 이미지를 정확히 생성하는 프롬프트 작성법

Gemini는 원하는 이미지의 스타일, 색상, 주요 특징을 포함하는 프롬프트를 입력하면 해당 내용을 반영한 이미지를 생성합니다. 

예를 들어, 무역 박람회에서 사용할 전시 부스를 만들고 싶다면 다음과 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

“오렌지와 파란색을 활용한 무역 박람회 부스 이미지를 생성해 주세요. 부스는 현대적인 스타일이어야 하며, 인터랙티브 컴퓨터 스테이션을 포함해야 해.”

또한, 다음과 같이 회사의 마케팅을 위한 이미지 생성 프롬프트도 사용할 수 있습니다.

“여행 회사의 마케팅 캠페인에 사용할 수 있도록, 일출 시간에 산과 강 위를 날아가는 비행기의 이미지를 생성해줘.”

이처럼 원하는 스타일과 구성 요소를 구체적으로 작성하면 더욱 정밀한 결과를 얻을 수 있습니다.

2) 정확한 이미지 프롬프트 작성을 위한 핵심 요소

• 스타일: "실사", "현대적"과 같이 원하는 이미지 스타일을 구체적으로 명시합니다.
• 색상: "오렌지색”, 파란색"과 같이 특정 색상을 지정합니다.
• 주제: "무역 박람회 부스", "산과 강 위를 나는 비행기"와 같이 이미지의 주제를 명확히 합니다.
• 세부 요소: "인터랙티브 컴퓨터 스테이션", "클라우드"과 같이 이미지에 포함되길 원하는 세부 요소를 추가합니다.
• 사용 목적: "마케팅 자료로 활용할 예정" 등 같이 이미지의 사용 목적을 언급합니다.

3) 원하는 결과를 얻기 위한 이미지 생성 전략

제미나이에서 원하는 이미지가 바로 생성되지 않을 수도 있습니다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 전략을 활용할 수 있습니다.

• 구체적인 프롬프트 작성하기 → 원하는 스타일, 색상, 주제, 세부 요소 등을 최대한 명확하게 지정해야 합니다.
•  반복적으로 조정하기 → 생성된 이미지가 기대에 미치지 못할 경우, 프롬프트를 수정하며 원하는 결과에 가깝게 다듬어야 합니다.
•  창의적인 표현 추가하기 → "활동적인", "감성적인 분위기의 이미지"와 같은 창의적인 요소를 포함하면 더욱 흥미로운 결과물을 얻을 수 있습니다.

예시를 통해 살펴볼까요? 단순히 "로키산맥에 사는 동물을 그려줘"라고 프롬프트를 입력하면, 일반적인 제품 중심의 광고 이미지가 생성됩니다. 하지만 좀 더 창의적인 요소를 추가하면 결과가 달라집니다.

• 일반적인 프롬프트 : “로키산맥에 사는 동물을 그려줘”

• 창의적 표현이 추가 된 프롬프트 : “로키산맥에서 평화롭게 풀을 뜯어 먹으며 춤을 추는 동물들을 감성적인 분위기로 그려줘”

결과가 완전히 달라지죠?이처럼 효과적인 프롬프트 작성법과 전략을 활용하면 원하는 이미지를 더욱 정밀하게 생성할 수 있으며, 이를 마케팅, 홍보, 디자인 등 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.

지금까지 소개한 프롬프트 전략을 바탕으로 제미나이와 함께 다양한 이미지를 직접 생성해 보세요!

Gemini, LLM 생성형 AI 모델 중 

제미나이는 어느 경우에 사용하면 좋을까?

‘Gemini(제미나이)’는 구글이 오랜 연구 끝에 개발한 강력한 AI 모델로, 장기적인 문맥 유지, 대량 데이터 처리, 멀티 모달 분석에 뛰어난 성능을 자랑합니다.

최근 AI가 산업 전반의 트렌드를 변화시키며 다양한 기업들이 Chat Gpt, Llama 3 등 LLM 기반 생성형 AI 모델을 선보이고 있는데요,

이처럼 다양한 AI 모델이 출시되고 있는 상황에서 Gemini는 어떤 상황에 활용하는 것이 가장 효과적일까요?

대량의 문서 및 데이터 분석이 필요한 경우

Gemini는 긴 문맥을 유지하면서도 높은 정확도로 검색할 수 있어 방대한 텍스트 데이터를 다루는 데 최적화되어 있습니다. 연구 논문 분석, 데이터 기반 인사이트 도출, 장기적인 문맥이 중요한 프로젝트에 유용합니다.

멀티 모달 데이터를 활용해야 할 때

텍스트뿐만 아니라 이미지 생성과 같은 멀티 모달 작업이 필요할 때, Gemini는 뛰어난 성능을 발휘합니다. 특히 이미지 생성 및 분석 기능이 강력하기 때문에 시각적 자료가 중요한 작업에서는 Gemini를 적극적으로 활용하는 것이 좋습니다.

구글 생태계와의 연계가 필요한 경우

Gemini는 Google AI Studio 및 Vertex AI에서 활용할 수 있으며, 구글 클라우드 기반의 다양한 서비스와 연계하여 사용하기에 최적화되어 있습니다. 구글 서비스와의 호환성이 중요한 프로젝트라면 Gemini 모델을 활용하는 것이 더욱 효과적입니다.

각 AI 모델의 특징을 이해하고 적절하게 활용하면, 더욱 효율적이고 목적에 부합한 결과를 얻을 수 있습니다. Gemini와 Chat Gpt의 강점을 고려해, 여러분의 목적에 맞는 최적의 AI 활용법을 찾아보세요!

AI 전문가가 알려주는 AI 활용 효율을 200% 상승 콘텐츠 3가지

▶ 프롬프트 작성법, Chat GPT 제대로 활용하는 방법

▶ 라마 3 vs Chat GPT, AI Chat 무엇이 더 좋을까?(Feat. Llama 3 사용법)

▶ 미드저니 사용법: 프롬프트 작성 가이드

AI 전문가가 알려주는 프로젝트에 AI를 활용하는 AI 활용 콘텐츠 3가지

▶  Chat GPT API를 활용해서 AI 챗봇을 만드는 방법(key 생성, 결제)

▶ 알고리즘 추천 시스템을 위한 '협업 필터링'이란?

▶ [MLOps란] MLOps 없이 AI 모델을 운영할 수 있을까?

‘나’에게 딱 맞는 프로젝트 수주를 위한 IT 인재 매칭 플랫폼 

“대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서”

이랜서는 25년간 축적된 노하우와 데이터를 바탕으로 IT 프리랜서와 기업의 프로젝트를 성공적으로 연결해 온 대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼입니다.
약 41만 명 이상의 IT 프리랜서가 파트너쉽으로 등록해 프로젝트 수주를 위해 사용하고 있는 이랜서는 전문성과 협업 능력을 철저히 분석해 약 80,000건 이상의 프로젝트를 성공적으로 매칭했습니다.

기업에게는 실력 있는 IT 전문가를, 프리랜서에게는 가장 적합한 프로젝트를 연결하며 최적의 결과를 만들어가고 있습니다.
이러한 신뢰와 성과 덕분에 이랜서를 사용하는 기업들의 프로젝트 재의뢰율은 98%에 이르며, 이랜서는 기업과 프리랜서 모두에게 신뢰받는 대표 IT 매칭 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 

“프로젝트를 제때 수주하지 못하면 공백이 생기고 일정이 엉켜 

이후 프로젝트에도 영향을 미칠 때가 많아요.”

프리랜서로 일하면서 새로운 프로젝트를 제때 수주하지 못하면 공백이 생기고, 일정이 엉켜 이후 프로젝트에도 영향을 미치는 경우가 많아요. 그래서 기존 프로젝트가 마무리될 즈음에는 새로운 프로젝트를 찾느라 정보를 수집하며 많은 시간을 보내곤 하죠. 이런 상황이 반복되다 보면 프리랜서로서 큰 부담으로 다가올 때가 있습니다.

새로운 프로젝트를 수주할 때 이런 고민은 많은 프리랜서들이 공감하는 현실입니다

“IT 프리랜서들의 프로젝트 수주를 위해

함께 어려움을 해결하는 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서”

이랜서는 25년간 축적된 데이터를 기반으로 IT 프리랜서와 기업을 정밀하게 매칭해 주는 매칭 플랫폼입니다. 약 1억 5천만 개의 사용자 데이터와 350만 건의 프리랜서 평가 데이터를 활용해 기업의 프로젝트와 IT 프리랜서의 성향을 정확하게 분석하고 최적의 매칭을 제공합니다.

25년간 쌓아온 노하우 덕분에 이랜서는 IT 프리랜서들에게 가장 적합한 프로젝트를 추천해 업무 공백을 줄이고 수주의 효율성을 극대화하고 있습니다.

그 결과, 약 41만 명의 IT 프리랜서들이 이랜서를 통해 맞춤형 프로젝트를 빠르게 수주하며 성공적인 커리어어를 얻고 있습니다.

경력 기술서와 이력서 관리도 

이력 자동 관리 프로그램 ‘오토폴리오’로 편리하게!

프로젝트 수주를 위해 새로 지원할 때마다 경력 기술서와 이력서를 일일이 정리하는 일도 상당히 부담되는 일입니다. 지원하는 프로젝트마다 요구사항이 다르다 보니, 내용을 맞춰서 변경하는 것도 시간이 많이 들죠. 하지만 이제 걱정 마세요! 이랜서의 오토폴리오가 경력 기술서와 이력서 업데이트를 빠르게 도와드립니다.

초기 1회만 업데이트하면

프로젝트에 맞춰 경력 기술서와 이력서가 자동으로 업데이트되는

이력서 자동 경력 관리 서비스 ‘오토폴리오’  

이랜서는 IT 프리랜서들이 경력 기술서와 이력서 관리를 빠르고 편리하게 할 수 있도록 자동 경력 관리 서비스인 ‘오토폴리오’를 개발했습니다. 

오토폴리오는 초기 1회만 업데이트하면 지원하는 프로젝트에 맞춰 이력이 자동으로 정리됩니다. 

이를 바탕으로 이랜서의 상주 매니저가 지원한 프로젝트 성향에 맞춰 경력 기술서와 이력서를 정리해 프로젝트 지원을 도와주니, 경력 관리에 더이상 시간을 쏟지 않을 수 있습니다.

덕분에 약 41만의 이랜서 회원들은 경력 기술서와 이력서를 정리하는 번거로움 없이, 프로젝트에 집중하며, 성공적인 커리어를 이어가고 있습니다. 

※ 오토폴리오의 자동 업데이트는 이랜서를 통해 진행한 프로젝트에 한해 제공됩니다.

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