Multiverse: Your Language Models Secretly Decide How to Parallelize and Merge Generation

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"어떻게 하면 대규모 언어 모델이 더 빠르고 효율적으로 작동할 수 있을까?"

 

Multiverse는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 자기회귀 대형 언어 모델(AR-LLM)들이 대부분 순차적 생성에 초점을 맞춘 것과는 달리, Multiverse는 병렬 생성을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "병렬 처리의 진보" 수준을 넘어서, MapReduce 패러다임 안에서 사용자의 효율적인 생성에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, Multiverse는 자동으로 작업을 분해하고 병렬로 처리한 후 결과를 합성합니다. 이제 진짜로 '언어 모델의 비밀 병기'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Multiverse의 핵심 아이디어

 

Multiverse가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "Multiverse Attention"입니다. Multiverse Attention은 병렬 추론 단계를 분리하면서도 인과적 주의(attention)와의 호환성을 유지하여 효율적인 학습을 가능하게 합니다.

 

이러한 병렬 추론은 실제로 Multiverse Engine으로 구현되며, 이를 통해 효율적인 병렬 추론을 가능하게 하는 게 Multiverse의 강점입니다.

 

이 모델은 총 3단계의 생성 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• Map 단계 – 적응형 작업 분해를 위한 단계로, 작업을 작은 단위로 나눕니다.
• Process 단계 – 병렬 하위 작업 실행을 통해 각 단위를 동시에 처리합니다.
• Reduce 단계 – 손실 없는 결과 합성을 통해 최종 결과를 생성합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Multiverse의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. Multiverse Attention
이는 병렬 추론 단계를 분리하면서도 인과적 주의와의 호환성을 유지하는 방식입니다. 기존의 순차적 주의 방식과 달리, 병렬화된 접근 방식을 통해 효율성을 달성했습니다. 특히 병렬 추론을 통해 성능 측면에서 큰 향상을 보였습니다.

 

2. Multiverse Engine
Multiverse Engine의 핵심은 동적 스케줄러에 있습니다. 이를 위해 모델이 직접 순차적 생성과 병렬 생성을 전환할 수 있도록 설계되었으며, 이는 효율성과 유연성으로 이어졌습니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 자동화된 데이터 처리 파이프라인
마지막으로 주목할 만한 점은 자동화된 데이터 처리 파이프라인입니다. 인간의 비용이 많이 드는 주석 작업을 피하면서도 구조화된 학습 데이터를 생성합니다. 이는 특히 대규모 데이터 처리에서 효율성을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Multiverse의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. AIME24 & 25에 대한 성능
3시간의 미세 조정 후, Multiverse-32B는 AIME24 & 25 점수에서 각각 54%와 46%를 달성했습니다. 이는 동일 규모의 선도적인 AR-LLM과 비교했을 때 동등한 성능을 보여줍니다. 특히 병렬 처리에서의 성능 향상이 인상적입니다.

 

2. 예산 제어 실험에서의 결과
예산 제어 실험에서는 동일한 컨텍스트 길이를 사용하여 AR-LLM보다 평균 1.87% 더 우수한 성능을 기록했습니다. 이는 특히 효율성 측면에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 응용 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 배치 크기에서 최대 2배의 속도 향상을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Multiverse가 병렬 생성의 주요 목표를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 병렬 생성의 핵심 성과는 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Multiverse는 AIME24와 AIME25라는 첨단 벤치마크에서 각각 54%, 46%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 선도적인 AR-LLM 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 응용 시나리오, 특히 병렬 처리에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "특정 상황에서의 한계"가 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Multiverse는 단지 새로운 모델이 아니라, "병렬 생성의 새로운 방향성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 병렬 처리의 발전 가능성, 예를 들면 실시간 데이터 처리, 대규모 데이터 분석까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 실시간 번역: 실시간으로 다국어 번역을 처리하여 글로벌 커뮤니케이션을 향상시킬 수 있습니다.
• 대화형 AI: 사용자와의 상호작용을 더욱 자연스럽고 빠르게 처리할 수 있습니다.
• 데이터 분석: 대규모 데이터 세트를 병렬로 처리하여 분석 시간을 단축할 수 있습니다.

이러한 미래가 Multiverse로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Multiverse에 입문하려면, 기본적인 병렬 처리와 언어 모델에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub 리포지토리에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터를 확보하고, 다양한 테스트 영역을 테스트하면서 모델을 적용하는 것이 핵심입니다. 또한, 성능 튜닝도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Multiverse는 단순한 기술적 진보를 넘어, 병렬 처리의 새로운 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 기술 생태계의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Multiverse는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

From Judgment to Interference: Early Stopping LLM Harmful Outputs via Streaming Content Monitoring
- 논문 설명: 안전 정렬은 대부분의 대형 언어 모델(LLM)에 적용되었지만, LLM 서비스 제공업체는 일반적으로 실제 제품에서 외부 안전 가드레일로서 후속 조정(moderation)을 배포합니다.
- 저자: Yang Li, Qiang Sheng, Yehan Yang, Xueyao Zhang, Juan Cao
- 발행일: 2025-06-11
- PDF: 링크

Flipping Against All Odds: Reducing LLM Coin Flip Bias via Verbalized Rejection Sampling
- 논문 설명: 대형 언어 모델(LLM)은 종종 자연어를 사용하여 확률 분포를 정확하게 설명할 수 있지만, 여전히 이러한 분포에서 신뢰할 수 있는 샘플을 생성하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
- 저자: Tim Z. Xiao, Johannes Zenn, Zhen Liu, Weiyang Liu, Robert Bamler, Bernhard Schölkopf
- 발행일: 2025-06-11
- PDF: 링크

Large Language Models for Toxic Language Detection in Low-Resource Balkan Languages
- 논문 설명: 온라인 독성 언어는 특히 제한된 조정 도구가 있는 지역에서 실제로 해를 끼칩니다.
- 저자: Amel Muminovic, Amela Kadric Muminovic
- 발행일: 2025-06-11
- PDF: 링크