딸을 위한 AI 튜터 서버 구축: Gemma 3의 나눗셈 성능 확인

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핵심 요약

로컬 서버에 Gemma 3 27B를 구축하여 기존 모델들이 실패했던 초등 수학 장제법 문제를 해결하고 초당 70토큰의 성능을 확보했다.

배경

작성자는 9세 딸의 단어 학습과 수학 공부를 돕기 위해 로컬 AI 서버를 구축했으며, 여러 모델을 테스트한 끝에 수학 문제 풀이에 적합한 모델을 찾아냈다.

의미 / 영향

Gemma 3가 기존 모델들보다 수학적 단계 표현과 레이아웃 유지에서 우수한 성능을 보임이 확인됐다. 이는 로컬 환경에서도 특정 하드웨어를 통해 교육용으로 충분히 활용 가능한 속도와 정확도를 확보할 수 있음을 시사한다.

실용적 조언

수학 교육용 챗봇을 구축할 때 텍스트 레이아웃 정렬 능력이 뛰어난 Gemma 3 27B 모델을 고려할 수 있다.
AMD MI50과 같은 하드웨어를 활용하면 27B 규모의 모델도 실시간 대화가 가능한 70t/s 이상의 속도로 구동 가능하다.

섹션별 상세

작성자는 9세 아동의 눈높이에 맞춘 단어 정의와 수학 교육을 위해 전용 시스템 프롬프트를 갖춘 AI 튜터 서버를 구축했다. 입력된 복잡한 단어나 수학 문제를 아동이 이해하기 쉬운 맥락으로 변환하여 출력하도록 설계했다. 기존 사전보다 친절한 답변을 생성하는 것이 초기 목적이었으나, 이후 수학 교육으로 범위를 확장했다. 이는 로컬 LLM이 실생활 교육 도구로 활용될 수 있음을 확인시켜 준다.

수학 튜터 기능 구현 중 기존의 여러 모델들이 초등 수학의 장제법(Long Division) 과정을 시각적으로 정확하게 구현하지 못하는 한계가 발견됐다. GPT-OSS 20B, Qwen 2.5 32B, DeepSeek R1 32B 등 고성능 모델들을 테스트했으나 나눗셈의 단계별 풀이 과정을 올바르게 배치하지 못했다. 이는 LLM이 논리적 추론뿐만 아니라 텍스트 기반의 공간적 레이아웃 표현에서도 난이도를 겪음을 시사한다.

최근 출시된 Gemma 3 27B 모델은 이전 모델들과 달리 나눗셈 과정을 매우 깔끔하게 배치하고 단계별 서술을 완벽하게 수행했다. AMD MI50 32GB 하드웨어 환경에서 초당 70토큰(70t/s)의 빠른 추론 속도를 기록하며 실시간 튜터링에 적합한 성능을 기록했다. 텍스트 레이아웃 유지 능력과 추론 속도 면에서 특정 교육용 태스크에 최적화된 결과를 도출했다.

실무 Takeaway

Gemma 3 27B 모델은 기존 Qwen이나 DeepSeek R1 모델이 어려워하던 수학 장제법(Long Division)의 시각적 레이아웃과 단계별 풀이를 정확하게 구현한다.
AMD MI50 32GB 하드웨어를 활용하여 27B 규모의 모델에서 초당 70토큰이라는 높은 추론 효율을 달성했다.
특정 연령대(9세)에 맞춘 시스템 프롬프트 설정을 통해 일반적인 사전보다 효과적인 교육용 컨텍스트 제공이 가능하다.

언급된 도구

Gemma 3 27B추천

수학 문제 풀이 및 단계별 레이아웃 구현

AMD MI50추천

32GB VRAM을 갖춘 로컬 AI 추론 가속기