프랑스 AI스타트업 미스트랄, '매지스트랄'로 GPT 대항장 낸다

프랑스 기반의 AI 스타트업 미스트랄 AI가 새로운 대형 언어모델(LLM) 시리즈인 매지스트랄(Magistral)을 공식 발표하며 생성형 AI 시장 공략에 나섰다. 이번 신모델은 기존 GPT 계열 모델의 한계를 보완하면서 고도화된 '추론 최적화' 기능을 중심으로 설계된 것이 특징이다. 특히 미스트랄은 자체 생성기 및 검증기 기반의 강화학습 기법을 통해, 비평자 모델 없이 더 정밀하고 설명가능한 LLM을 구현하는 데 성공했다고 밝혔다.

매지스트랄 시리즈는 두 가지 모델로 시작한다. 오픈소스로 공개된 ‘매지스트랄 스몰(Magistral Small)’은 240억 개의 매개변수(parameter)를 탑재했고, 상용 고객용으로는 더 강력한 성능을 제공하는 ‘매지스트랄 미디엄(Magistral Medium)’이 제공된다. 후자는 미스트랄의 채팅 서비스 ‘르샤(Le Chat)’ 및 API를 통해서만 접근 가능하다. 두 모델 모두 복잡한 문제를 단계별로 분해해 푸는 체인 오브 쏘트(chain-of-thought) 기능과 다국어 이해 기능을 탑재했으며, 최종 응답의 추론 과정을 시각적으로 확인할 수 있어 신뢰도를 높였다.

시험 평가 결과는 흥미롭다. 2024년 미국 수학 올림피아드 예선 기출문제를 바탕으로 진행된 비교 실험에서 매지스트랄 미디엄은 기본 설정만으로 73.6%의 정확도를 기록했고, 고성능 설정에선 90%에 도달했다. 반면, 같은 문제에서 매지스트랄 스몰은 각각 70.7%와 83.3%를 기록했다. 여기에 매지스트랄 미디엄은 '싱크 모드' 및 '플래시 응답'이라는 별도 옵션을 통해 경쟁 모델 대비 약 10배 빠른 응답속도를 제공한다고 회사 측은 강조했다.

모델 학습 방식에서도 기존 LLM과 차별화된 접근을 보여줬다. 미스트랄은 외부 모델이나 기존 강화학습(RL) 데이터를 사용하지 않고 자체 구축한 인프라와 알고리즘만을 활용했다. 특히 RL 기반으로 진행된 학습에서는 일반적인 비평자 모델 없이 생성기(generator)와 검증기(verifier)만을 사용했으며, 이를 수천 개의 GPU에 분산시키며 효율성을 극대화했다. 이 과정 중 코딩 데이터만으로 학습된 모델이 수학 문제 해결에도 높은 정확도를 보이며 범용성을 입증했다.

기존 연구들은 작은 언어 모델이 순수 RL 방식만으로는 대형 LLM 수준의 성능을 따라오기 어렵다고 봤지만, 미스트랄의 연구팀은 이를 정면으로 반박했다. 회사는 "단일 강화학습만으로도 충분히 우수한 성능을 낼 수 있음을 증명했다"며 이번 시리즈가 AI 학습방식의 새로운 가능성을 열었다고 평가했다.

매지스트랄 스몰의 코드는 이미 AI 오픈소스 허브인 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 공개되었고, 미디엄 모델은 르샤 플랫폼과 API를 통해 기업 및 개발자에게 제공된다. 현재 미스트랄은 새 투자 유치 라운드에서 10억 달러(약 1조 4,400억 원) 규모의 자금을 추가 확보할 계획이라는 소문도 돌고 있어 향후 기술 및 시장 확대에 대한 관심이 더욱 커질 전망이다.