저는 최근에 뛰어난 러시아 수학자들로 구성된 팀을 만났습니다. 이 팀은 인공지능(AI) 모델이 기계 텔레파시와 유사한 방식으로 어떻게 서로 통신하는지 보여주었습니다.
그 수학자들은 Mostik이라는 스타트업을 설립했습니다. 러시아어로 ‘다리’를 뜻하는 단어다. 이 팀은 프롬프트가 출력으로 변환되는 방식을 결정하는 모델의 ‘가중치’에 포함된 수학적 값을 사용하고, 서로 다른 모델이 서로 대화하도록 하는 방법을 고안했습니다.
모스틱 팀은 이 아이디어를 활용해 AI 모델을 개발해 스마트폰 등 모바일 기기에서 작동하는 매개변수 수인 ‘Qwen-3.5’와 40억개를 합친 최대 버전인 ‘ARC-AGI 3.’-5.2’로 AI 경쟁 1위를 달리고 있다.
“여러 모델이 단일 모델보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있다는 것은 기계 학습의 세계에서 사실입니다.”, Mostik의 최고 경영 책임(CEO) 서버인 Malai Shieva는 커피를 마시면서 나에게 말했습니다.
「힘의 수」가 AI를 변경합니다
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마찬가지로, 여러 AI 모델의 출력을 결합하여 더 나은 결과를 얻는 경우도 많습니다. 일반적으로 여기에는 한 모델의 출력을 다른 모델에 입력하는 작업이 포함되며, 여기에는 상당한 시간과 비용이 소요됩니다. 하지만 모스틱 팀은 AI 모델을 텍스트로 변환하지 않고도 서로 직접 상호 작용할 수 있는 방법을 고안했습니다. 이 기술이 널리 보급되면 개방형 가중치 모델의 가치가 높아지고, Anthropic, OpenAI 등 최첨단 AI 기업이 제공하는 폐쇄형 모델과의 경쟁도 쉬워질 수 있습니다.
Marai Shieva는 AI를 개발하기 위해 다양한 모델을 결합하거나 다양한 방법을 결합하는 것이 그럴 수 있다고 말했습니다.
Mostik 팀과 가까운 AI 소프트웨어 회사 Lovabl의 기술 이사인 Ulažimir Alstamian은 “Mostik의 기술이 생물학, 물리학 등 분야에 특화된 모델 등 최첨단 AI 모델과 결합될 수 있다면 더욱 전문화된 모델을 훈련할 수 있을 것”이라고 말합니다.
“Mosik의 기술을 사용하면 대규모 모델이 전체 프로세스를 처리하지 않고도 대규모 모델의 품질에 가까워질 수 있습니다. 작은 모델을 병렬로 실행하는 것만으로도 상당한 성능 향상을 얻을 수 있습니다.’라고 회사의 기술에 정통한 전직 Google DeepMind 컴퓨터 과학자 Karl · Tiles는 말합니다.
