[🔍후기] 놀라 자빠져버린 Gemini 2.5 Pro 사용 후기 (3줄 요약 있음)

[Freebir..(freebird523)]

반갑다 특붕이들아.

오늘은 살면서 배운 코딩은 '1시간으로 누구나 쉽게 파이썬!!' 유튜브 영상 2배속 청강 수준 밖에 안되는 내가 제미나이 2.5 Pro를 몇 주 동안 써보며 AI와 협업을 통해 꽤나 복잡한 공학 문제인 고체 로켓의 시간별 추력을 예측하는 코드 제작 프로젝트의 후기를 써보고자 한다.

글을 못 써서 음슴체로 쓴 거에 양해를 부탁한다.

1. 간단한 이론 설명

일단 잼민이와 해결하고자 선택한 주제인 고체 로켓의 추력에 대해 이론적으로 짧게 설명해보자면,

로켓의 추력은 각 요소들이 상호작용하며 결정되기 때문에 마치 뫼비우스의 띠처럼 서로 물고 물리는 피드백 루프의 연속이라고 볼 수 있음.

(연소실 압력이 연소 속도를 결정하고, 연소 속도와 추진제 형상이 가스 생성률을 바꾸며, 이 가스 생성률이 다시 노즐을 통해 배출되는 질량 유량과 균형을 이루며 압력을 결정하는…)

특히 내가 추력을 예측하고자 정한 KNSB 추진제는 연소할 때 거의 절반이 응축상(고체/액체) 연소 생성물이 나오기 때문에 그로인해 발생하는 '2상 유동(Two-Phase Flow)' 효과와

압력에 따라 추진제의 연소율 계수(a, n)가 계속 바뀌는 비선형적인 '메사(Mesa)' 연소 특성까지 가지기 때문에 그런 특성들까지 고려해야함.

한마디로 정리하자면, '시팔 존나게 복잡하다'는 거임. 그렇기에 사람 손으로 일일히 계산하는 것은 과정이 복잡한 것은 물론 시간이 오래 걸리기 때문에 보통 스프레드시트나 코드와 같이 컴퓨터의 도움을 받아 계산하게 됨.

그런데 GPT-3.5보다 코딩을 못하는 내가 그런 어려운 알고리즘을 이론적으로 이해하고 구현한다는 것은 '전까진' 불가능했음.

2. 쩌엉의 등장과 눈물 겨운 노동

그런데 마침 구글에서 SOTA 모델 잼민이 2.5 Pro을 무료로 풀며 한번 이번 기회에 시도해 보기로 함.

일단 먼저 KNSB 추진제 및 로켓 이론 관련 문서들(약 2만 5천 토큰 분량)을 때려박고 먼저 이론에 대해 공부를 했음,

큰 콘텍스트에서 일관성 SOTA를 보여주던 2.5답게 10만 토큰이 넘어가도 환각을 볼 수 없었음

쩌엉의 도움으로 이론을 어느 정도 이해한 후, 마치 AI가 학습에 사용할 데이터를 AI로 합성 데이터를 만들 듯, 이해한 이론을 바탕으로 어떤 순서로 계산이 진행되어야 하는지와 같은 내용이 포함된 알고리즘 가이드 문서를 제미나이와 함께 작성한 후에 PDF로 저장함.

그리고 새 채팅을 파고 작성한 문서, 기존 이론 문서까지 (2만8천 토큰 정도) 다시 때려박음 그 다음에 제공한 문서들을 바탕으로 코드를 작성해라 함.

3. 코드 작성

존나 길게 나와서 깜짝 놀람(각주 포함해서 약 400줄 정도), 그 후에 초안 코드를 바탕으로 다시 잼민이와 함께 몇 가지를 개선하고 수정했음

그리고 수정한 코드를 새 채팅에서 먹이고 코드에 대한 전체적 평가와 더 수정할 부분을 찾아 수정했음. 사진은 수정 후의 코드임(500줄 정도)

코드의 작동 알고리즘은 이와 같음:

1. 라이브러리 받기(Numpy, scipy, matpolib)

2.추진제의 크기, 연소실 부피, 노즐의 단면적과 같은 수치값 받기

3.수치값 변환하기(SI단위로)

4. 시뮬 펑션 정의하기

5. 시뮬 초기화하기

6. 시뮬 돌리기(Quasi-Steady 가정)

7. Tail-off 단계 시뮬 돌리기

8. 결과값 단위 변환하기

9. 시간별 연소실 압력, 추력 표 만들기

10. 비추력 계산하고 표시하기

11. 그래프 그리기

이 코드의 목적은 궁극적으로 연소실 압력과 추력, 비추력을 계산하고 표와 그래프로 나타내야 하는 것임 (부차적으론 다른 수치들도 그래프로 작성)

그래서 코드는 목적을 달성했냐 하면?

4. 결과

"쩌엉 부웅 쾅 쩌억"

시발ㅋㅋㅋㅋㅋ 완벽에 가까운 수준의 코드를 만들어 냈음ㅋㅋㅋ 전문가가 작성한 스프레트시트와 거의 동일한 결과를 만들어냄

(압력과 추력이 스프레트시트 계산값과 비교했을 때 좀 높게 나왔지만 이는 계산하기 위해 설정한 가정의 차이로 발생된 것으로 보임)

5. 2.5 pro의 전반적 평가

2.5 pro를 쓰면서 가장 놀랐던 순간은 코드를 다시 먹이고 수정하는 과정을 반복해서 콘텍스트 토큰수가 40만에 가까워 졌는데도 긴 코드에서 변경된 점이나 개선이 필요한 점을 정확히 확인하고 평가할 수 있다는 거였음.

인상적이였던 경험 중 하나를 예로 들자면, 코드 초안을 처음으로 다시 먹였을 때(콘텍스트 토큰 수 약 25만), 2.5 Pro는 연소실 면적 계산에서 단점을 파악하고, 그로 인해 tail-off 단계의 연소 계산 과정에서 정확하지 않을 수 있다는 것까지 이해하고, 개선된 코드를 짜서 대안을 제시해줌. 결과적으로 더 정확한 계산이 가능하게 되었음

2.0 flash 때만 해도 제미나이는 번역용으로 감지덕지였다만, 2.0 flash가 나온지도 얼마 안된 거 같은데 지금은 어느 정도 이해를 하며 통찰력을 보여준다는 느낌, 마치 똑똑한 친구하고 문제를 해결하는 듯한 느낌이 들었다.

즉, 약간의 'AGI moment'가 느껴졌음.

"Feel The Agi"

물론 이거로는 AGI라 부르기 힘듬. 아직까지 몇 가지의 한계점이 있기 때문임.

예를 들어 잼민이가 코드를 10번 생성한다면 1개나 2개는 실행 자체가 안 되었고, 오류 없이 실행된 코드 8개 중에서도 절반 정도만 의도한 대로 정확히 작동했음.

그리고 코드를 다시 먹이고 개선하는 과정에서도 자주는 아니지만 가끔 오류가 발생하였음.

또한 아직까진 사용자의 지식 수준이 어느정도 있어야 괜찮은 결과물이 나온다는 점을 들 수 있겠음.

그래도 코딩 지식 전무했던 내가 불과 몇 주 만에 복잡한 로켓 공학 시뮬레이션 코드 개발에 도전하고 유의미한 성공을 낼 수 있었던 것은 전적으로 2.5 Pro 덕분인게 명확함. 2.5pro가 없었다면 나는 아직도 이론조차 이해를 못하고 코딩은 꿈꾸지도 못하고 있었을 거라 생각한다.

6. 느낀점

AI와 함께 코드를 작성하며 절실하게 느낀 점은 앞으로 AI의 능력은 가까운 미래에 이거보다 훨씬 좋아질 것이 분명하니 그 AI를 가지고 누구나 무궁무진하게 가능성을 창출할 수 있다고 생각하게 되었음.

특히 잼민이와 함께 이론에 대해 공부하며 AI의 발전이 무조건 모든 사람의 지능을 낮추게 될 것이라는 의견은 AI가 튜터링에서 얼마나 뛰어난 지 모르기 때문에 생기는 생각이라고 깨닫게 되었다.

많은 사람들이 AI에게 의존하게 될 것이긴 하지만, 여전히 궁금한 것이 많고 배우고 싶은 게 많은 사람들의 입장으로서 AI는 그 어떤 튜터보다 뛰어난 존재가 될 것이라고 생각함.

쉽게 말해서 AGI가 튜터라면 교육학 권위자이자 노벨물리학상 수상자가 물리학을 가르치는 것과 다름 없다 생각함

그러니 AGI가 나온다면 인간들에겐 '교육의 풍요 시대'가 올 것이라 생각한다.

'The singularity of pedagogy is nearer.'

긴 글 읽어줘서 고맙다. 특붕이들에겐 그렇게 대단한 일 같이 보이지 않을 수도 있지만 나에겐 2.0 flash 나온게 얼마 안된 거 같은데 이렇게 짧은 시간 내에 발전한 것이 정말 충격을 주었음.

기타. 다른 회사 모델과 비교

O3와 O4 미니가 프로젝트 진행하는 과정에서 출시하긴 했는데 쌀먹충이라 제대로 써보진 못함..O4미니에 문서 몇 개 넣고 돌려보긴 했는데, 좀 실망스러운 결과가 나왔음...

제미나이가 정리한 3줄 요약:

1: 코딩 좆도 모르는 내가 잼민이 2.5 Pro 도움받아서 개복잡한 KNSB 로켓 추력 예측 코드 만듦.

2: 잼민이 2.5 Pro가 방대한 기술 문서 다 처먹고 이해해서 알고리즘 짜고 코드 생성까지 도와줌 (오류는 좀 있었지만).

3: AI 존나 쩔고 앞으로 더 쩔 테니, 코딩 몰라도 AI 잘 쓰면 너도 뭐든 만들 수 있음.

- dc official App

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[36악장(dranhen)]

저 긴 코드는 다 플롯아님? 걍 연립미분방정식으로 ode 푸는거 아닌가

[Freebird(freebird523)]

맞음, 코드가 길어서 마지막 플롯 부분만 스샷해놈, 위쪽에 더 있긴함 - dc App

[36악장(dranhen)]

연립미분방정식은 예시가 존나많고 FEM같은 복잡한 메쉬모델 아니면 구현도 간단해서 복잡한 예제가 아님..

[Freebird(freebird523)]

내가 전문가는 아니여서..그냥 대단해서 글 써봄 - dc App

[ㅇㅇ 1(220.122)]

저게 대학원 석사과정임 박사과정임?

[Freebird(freebird523)]

학사 정도일 듯? 그렇게 막 심화된 문제는 아님 - dc App

[ㅇㅇ 2(110.13)]

근데 식을 구하는게 어려운거지, 식을 보고 코딩하는건 어렵지 않게 할 수 있는거 아님? 그냥 적당한 연산자 넣어주면 되는거잖아.

[Freebird(freebird523)]

2.0 플래쉬 띵킹은 이걸 못했음, '2.5프로는 이만큼 발전했다, agi 온다' 이런 느낌으로 쓴 글임

[익명(sigh9970)]

여름이다...

[ㅇㅇ 3(220.126)]

파이썬 cea 라이브러리로 연소가스 비열비 도출해서 하면 좀 더 정확할 듯. 특성속도 효율 반영 잘했는데도 시트값보다 높게 나왔으면 노즐 효율 계수랑 노즐 보정 계수 반영해보셈

[Freebird(freebird523)]

효율 계수 때문에 좀 다르게 나온 것 같긴함! - dc App

[익명(118.8)]

ㅇㅇ 예전엔 스스로 코딩할 생각조차 못했는데 이젠 스스로 되다보니까 시아가 넓어짐

[Freebird(freebird523)]

지수적으로 존나 빠르게 발전하니까 너무 좋은 거 같음, GPT 3.5때는 진짜 말도 안되게 환각 많았는데

[ㅇㅇ 4(14.38)]

뭐 어려운거 아닌데? 하는 사람들 웃긴게.. 이 어려운 것도 아닌걸 왠만한 모델 처리 잘 못하긴 했음 ㅋㅋ 이 글에서 언급한대로 컨텍 커지면 환각 심해져서 찐빠 엄청 났음

[Freebird(freebird523)]

ㅋㅋㅋ맞음, 플래시 시절에는 콘텍스트가 3만 언저리만 되도 환각 때문에 헛소리하고 코드를 이상하게 짜고 그랬음. - dc App

[익명(digital9794)]

지린다...

[Freebird(freebird523)]

나도 코드 짜준거 제대로 돌아갈 때 똑같이 생각했음 ㅋㅋ - dc App

[익명(kingdom1952)]

쩌-엉

[Freebird(freebird523)]

[익명(digital9794)]

이거 퍼가도 돼?

[Freebird(freebird523)]

내 닉네임만 달아주면 상관없음 - dc App

[익명(digital9794)]

감사

[익명(landofooo)]

잘 쓰네 난 pdf 올려도 만날 먹통리라

[Freebird(freebird523)]

나도 혹시 몰라서 ai studio에서 쓸 때, 온도는 0.3d에서 0.5로 맞춰 두고 썼음, 온도 쫌 낮추면 일관성 있게 나올 거야

[익명(landofooo)]

사실 온도보다도 1300쪽이라 안올라감 ㅜㅜ 글도 썼는대

[Freebird(freebird523)]

와 내가 한 800쪽 짜리 교재 올렸을 때도 50만 토큰 넘었는데ㅋㅋ 1300쪽이면 백만 토큰도 가능하겠는데? - dc App

[산시야(logical6358)]

100추주고싶은데 못줘서 아쉽네.

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[Freebird(freebird523)]

글 좀 읽어다오..내가 코드를 알지도 못하고 ai가 짰다니까.. - dc App

[ㅇㅇ 5(220.87)]

저게 틀린 수식인지 아닌지 알지도 못하면서 결론을 내린다고? 개웃기네

[Freebird(freebird523)]

내가 그것도 모르면서 글을 썼겠냐.. - dc App

[ㅇㅇ 6(106.255)]

잼민이한테 코드 깔끔하게 리팩터링 해달라고 해