[Hacker News 요약] 브라질 리우데자네이루 시의 '자체 개발' LLM, 기존 모델 혼합으로 밝혀져
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설명
브라질 리우데자네이루 시가 자체 개발했다고 발표한 397B 매개변수 규모의 거대 언어 모델(LLM) 'Rio-3.5-Open-397B'가 실제로는 기존 모델들을 혼합한 결과물이라는 주장이 제기되었습니다.
Nex-AGI 커뮤니티의 GitHub 이슈를 통해 공개된 이 내용은, 해당 모델이 Nex-N2_pro와 Qwen3.5-397B-A17B 모델을 특정 비율로 혼합한 것이며, 자체적인 학습 과정은 발견되지 않았다고 지적합니다.
이는 생성형 AI 모델 개발 및 공개에 있어 투명성과 정확한 정보 제공의 중요성을 다시 한번 강조하는 사례로 주목받고 있습니다.
### 배경 설명
거대 언어 모델(LLM)은 자연어 처리 분야의 혁신을 이끌며 다양한 산업에서 활용 가능성을 보여주고 있습니다. 특히 300B 이상의 매개변수를 가진 모델들은 복잡한 추론과 창의적인 텍스트 생성 능력을 갖추고 있어, 기업 및 공공기관의 관심이 높습니다. 이러한 모델을 자체적으로 개발하는 것은 상당한 기술력과 컴퓨팅 자원을 요구합니다. 따라서 일부 기관에서는 기존의 오픈 소스 모델을 기반으로 파인튜닝(fine-tuning)하거나, 여러 모델을 혼합(merging)하여 특정 목적에 맞게 성능을 개선하려는 시도를 합니다. 그러나 이러한 과정에서 모델의 기원이나 학습 방식에 대한 명확한 정보 공개가 이루어지지 않을 경우, 오해를 불러일으키거나 기술적 투명성 문제를 야기할 수 있습니다. 이번 리우데자네이루 시의 사례는 이러한 맥락에서 발생했으며, 오픈 소스 LLM 커뮤니티 내에서 모델의 진위 여부와 개발 과정의 투명성에 대한 논의를 촉발하고 있습니다.
### Rio-3.5-Open-397B 모델의 실제 구성
Nex-AGI 커뮤니티는 'Rio-3.5-Open-397B' 모델이 자체적으로 훈련된 것이 아니라, Nex-AGI의 'Nex-N2_pro' 모델과 Qwen의 'Qwen3.5-397B-A17B' 모델을 각각 약 60%와 40%의 비율로 혼합(element-wise merge)한 결과물이라고 주장했습니다. 이는 모델의 가중치(weights)를 직접 분석한 결과이며, 자체적인 추가 학습 과정의 증거는 발견되지 않았다고 밝혔습니다. 이러한 혼합 방식은 기존 모델의 성능을 일정 비율로 조합하는 기법으로, 새로운 모델을 처음부터 학습시키는 것과는 근본적으로 다릅니다.
### 모델의 자기 식별 및 백스토리 분석 결과
주장의 근거로 제시된 두 가지 독립적인 분석 결과가 있습니다. 첫째, 'Rio-3.5-Open-397B' 모델에서 'Rio'라는 시스템 프롬프트(system prompt)를 제거했을 때, 모델이 스스로를 'Nex, from Nex-AGI'라고 식별하는 비율이 79%에 달했으며, 'Rio'라고 식별하는 경우는 0%였다고 합니다. 심지어 Nex-AGI의 고유한 백스토리까지 그대로 언급하는 것으로 나타났습니다. 둘째, 모델의 모든 레이어와 구성 요소에 걸쳐 가중치 텐서(weight tensor)를 분석한 결과, Nex와 Qwen 모델의 0.6 대 0.4 비율 혼합이 수천 표준편차 내에서 일관되게 유지되는 것을 확인했다고 합니다. 이는 단순한 파인튜닝으로는 설명하기 어려운 결과입니다.
### 모델 혼합과 파인튜닝의 차이점
이슈에서는 모델의 가중치를 혼합하는 방식이 일반적인 파인튜닝(fine-tuning)과는 다르다는 점을 강조합니다. 파인튜닝은 기존 모델을 특정 데이터셋으로 추가 학습시켜 성능을 개선하는 과정이지만, 모델 가중치의 단순한 선형 결합(linear combination)은 학습 과정과는 다른 결과입니다. Rio-3.5-Open-397B의 경우, 이러한 혼합 비율이 모델의 핵심적인 특성을 결정하며, 자체적인 학습을 통한 새로운 능력 습득보다는 기존 모델들의 특성을 조합하는 데 초점을 맞추고 있음을 시사합니다.
### 가치와 인사이트
이번 사건은 생성형 AI 모델 개발 및 배포 시 투명성의 중요성을 부각합니다. 특히 오픈 소스 커뮤니티에서는 모델의 출처, 학습 데이터, 개발 과정에 대한 명확한 정보 공개가 필수적입니다. '자체 개발'이라는 표현은 모델이 완전히 새롭게 학습되었음을 암시할 수 있으나, 실제로는 기존 모델의 조합이었다는 점은 사용자들에게 혼란을 줄 수 있습니다. 이는 LLM의 성능을 평가하고 신뢰도를 구축하는 데 있어 중요한 요소이며, 개발자들은 모델의 실제 구성과 개발 과정을 정확하게 명시해야 할 책임이 있습니다. 또한, 이러한 분석 기법은 오픈 소스 LLM 커뮤니티에서 모델의 진위 여부를 검증하고 기술적 투명성을 확보하는 데 기여할 수 있습니다.
### 기술·메타
- 모델 혼합 비율: 0.6 x Nex-N2_pro + 0.4 x Qwen3.5-397B-A17B
- 분석 대상 모델: Rio-3.5-Open-397B
- 관련 모델: Nex-N2_pro, Qwen3.5-397B-A17B
- 공개 플랫폼: GitHub (nex-agi/Nex-N2 이슈 #4)
- 분석 시점: 2026년 6월 14일 (이슈 공개일 기준)
### 향후 전망
이번 이슈로 인해 'Rio-3.5-Open-397B' 모델의 신뢰도에 대한 의문이 제기되었으며, 향후 리우데자네이루 시의 AI 관련 프로젝트 진행 및 정보 공개 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 다른 기관이나 개발자들이 모델을 공개할 때, 모델의 실제 구성과 개발 과정을 더욱 투명하게 공개해야 한다는 압력이 커질 것으로 예상됩니다. 오픈 소스 LLM 커뮤니티는 이러한 분석을 통해 모델의 진위 여부를 검증하는 사례가 늘어날 것이며, 이는 LLM 생태계 전반의 신뢰도를 높이는 데 기여할 것입니다. Nex-AGI와 같은 모델 개발자들은 자신들의 모델이 무단으로 사용되거나 잘못된 정보와 함께 공개되는 것에 대해 더욱 경계할 필요가 있으며, 커뮤니티와의 소통을 강화할 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Hacker News
- 토론(HN): [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=48528371)
- 원문: [링크 열기](https://github.com/nex-agi/Nex-N2/issues/4)
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출처: Hacker News · [원문 링크](https://github.com/nex-agi/Nex-N2/issues/4)
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