애플이 개발한 새로운 AI 프레임워크가 공개됐습니다. 일반적인 언어 모델이 답을 한 번에 쭉 생성하는 것과 달리, 이 프레임워크는 답을 내놓기 전에 여러 가지 아이디어를 동시에 검증한다는 점이 흥미롭습니다. 애플 LaDiR로 불리는 이 기술이 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 기존 방식보다 좋은 결과를 내는지 정리해 보겠습니다.
LaDiR은 어떻게 기존 AI와 다를까
일반적인 언어 모델은 자기회귀 방식으로 작동합니다. 토큰을 하나씩 순서대로 예측하면서 문장을 만들어가는 방식인데, 한 번 잘못된 방향으로 가면 되돌리기 어렵다는 단점이 있습니다.
반면 확산 모델은 여러 토큰을 병렬로 다듬어 나갑니다. 노이즈 상태에서 시작해 점점 선명한 결과물로 정제하는 방식이죠. 애플 연구팀은 이 두 가지를 결합했습니다.
- 추론 단계: 확산 방식으로 여러 가능성을 병렬 탐색
- 답변 단계: 자기회귀 방식으로 최종 답을 순서대로 생성
쉽게 말해 머릿속에서 여러 시나리오를 동시에 굴려보고, 가장 좋은 결론을 말로 꺼내는 구조입니다.
여러 추론 경로를 동시에 검증하는 원리
LaDiR의 핵심은 하나의 추론 경로에 의존하지 않는다는 점입니다. 추론 과정에서 여러 개의 잠재 추론 블록을 생성하는데, 각각은 무작위 노이즈에서 시작해 점차 일관된 추론 단계로 정제됩니다.
여기서 중요한 장치가 하나 더 있습니다. 각 경로가 서로 다른 가능성을 탐색하도록 밀어주는 메커니즘입니다. 이 장치가 없으면 모든 경로가 비슷한 결론으로 수렴해서 병렬 탐색의 의미가 사라지기 때문입니다.
- 각 추론 경로는 독립적인 확산 과정을 거침
- 다양성 유도 장치가 경로 간 차이를 유지시킴
- 충분히 추론했다고 판단되면 최종 답변 생성으로 전환
또 하나 주목할 점은 LaDiR이 새로운 모델이 아니라는 것입니다. 기존 언어 모델 위에 얹는 프레임워크라서, 모델을 통째로 교체하지 않고도 추론 방식만 바꿀 수 있습니다.
실제 성능은 어느 정도였나
연구팀은 실제 모델에 LaDiR을 적용해 테스트했습니다. 수학 추론과 퍼즐 계획에는 메타의 라마 3.1 8B를, 코드 생성에는 Qwen3-8B-Base를 사용했습니다.
결과는 꽤 명확했습니다.
- 수학 벤치마크: 기존 방식보다 높은 정확도, 어려운 분포 외 문제에서도 강세
- 코드 생성: HumanEval 기준 일반 파인튜닝 대비 눈에 띄는 성능 향상, 특히 어려운 문제에서
- 퍼즐 계획: Countdown 게임에서 더 넓은 범위의 유효한 답을 탐색, 범용 모델 중 가장 안정적으로 정답 도달
다만 한계도 있었습니다. Countdown 게임에서 단일 시도 정확도는 해당 작업에 특화된 전용 모델보다 낮았습니다. 범용성과 특화 성능 사이의 트레이드오프가 여전히 존재하는 셈입니다.
이 기술이 왜 중요할까
LaDiR이 보여준 건 단순한 성능 향상이 아닙니다. 모델을 더 크게 만들지 않고도 추론 방식을 바꿔서 성능을 끌어올릴 수 있다는 방향성입니다.
최근 AI 업계는 모델 크기 경쟁에서 추론 시간 최적화로 관심이 옮겨가고 있습니다. 답을 빨리 내놓는 것보다, 답하기 전에 충분히 생각하게 만드는 접근이죠. LaDiR은 그 흐름 위에서 병렬 탐색이라는 새로운 카드를 제시했습니다.
애플이 이 기술을 Siri나 온디바이스 AI에 어떻게 녹여낼지는 아직 알 수 없습니다. 하지만 애플 연구팀이 꾸준히 확산 모델 기반 연구를 이어오고 있다는 점에서, 향후 제품에 적용될 가능성은 충분히 열려 있습니다.
마치며
여러 아이디어를 동시에 검증하고 가장 좋은 답을 고르는 방식은 사람의 사고 과정과도 닮아 있습니다. LaDiR이 보여준 병렬 추론 접근은 앞으로 언어 모델이 똑똑해지는 새로운 기준이 될 가능성이 높습니다. 관련 논문 원문도 관심 있으시면 직접 읽어보시길 권합니다.
출처: Apple researchers built an AI that tests several ideas in parallel before answering – 9to5Mac
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