산업 일반
비드래프트, LLM 환각 줄이는 AI 추론 미들웨어 ‘MARL’ 전 세계 동시 공개
서울AI허브 입주 AI 스타트업 비드래프트(VIDRAFT, 대표 김민식)가 대규모 언어모델(LLM)의 환각(hallucination)을 줄이고 자기 교정 능력을 강화하는 AI 추론 미들웨어 ‘MARL(Model-Agnostic Runtime Middleware for LLMs)’을 전 세계에 공개했다.
MARL은 Hugging Face, GitHub, PyPI와 함께 26만 개발자 커뮤니티를 보유한 AI 에이전트 플랫폼 OpenClaw의 스킬 마켓플레이스 ‘ClawHub’에 동시에 공개됐다.
MARL은 별도의 모델 재학습(파인튜닝) 없이 런타임 환경에서 다단계 자기 검증 파이프라인을 자동 실행해 LLM의 환각을 줄이는 미들웨어다. 기존 코드에서 한 줄만 변경하면 적용 가능하며, OpenAI API 포맷을 지원하는 대부분의 LLM에 활용할 수 있다.
현재 OpenAI의 GPT 시리즈를 비롯해 Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, DeepSeek, xAI의 Grok, Meta의 Llama 등 주요 모델에 적용 가능하다. 핵심 추론 엔진은 컴파일된 바이너리 형태로 제공해 기술을 보호하면서도 테스트와 통합에 필요한 인터페이스는 공개했다.
MARL은 AI의 ‘메타인지(metacognition)’ 개념을 기반으로 설계됐다. 이는 AI가 자신의 답변 오류 가능성을 인식하고 스스로 교정하는 능력을 의미한다. 비드래프트가 공개한 AI 메타인지 벤치마크 ‘FINAL Bench’ 연구에 따르면 최신 LLM 모델들은 ‘틀릴 수 있음을 인식하는 능력’과 ‘실제 오류를 수정하는 능력’ 사이에 큰 격차가 존재하는 것으로 나타났다.
또한 LLM은 자기회귀 구조 특성상 한 번 답변 생성을 시작하면 중간에 방향을 바꾸기 어려워 초기 가정이 틀리면 끝까지 같은 방향으로 답변이 생성되는 한계가 있다.
MARL은 하나의 LLM 호출을 여러 전문가 역할로 분화하는 다단계 추론 구조를 적용했다. 기획자가 접근 전략을 설계하고 실행자가 초안을 작성한 뒤 검증자가 오류를 지적하고 통합자가 피드백을 반영해 최종 답변을 생성하는 방식이다. 사용자에게는 정제된 최종 결과만 제공되며 내부 추론 과정은 단계별로 기록된다.
FINAL Bench 연구에서는 메타인지 구조 적용 시 최상위 난이도 문제에서 성능이 70% 이상 향상된 것으로 나타났으며, 그 효과의 대부분이 자기 교정 과정에서 발생한 것으로 분석됐다.
또한 MARL은 신약 개발, 창작, 법률 등 9개 전문 창발 엔진을 내장해 특정 분야 아이디어 생성과 문제 해결에도 활용할 수 있다.
비드래프트는 기존 AI 성능 개선 방식과 차별화된 접근이라는 점도 강조했다. 파인튜닝은 높은 비용과 시간이 필요하고, RAG는 외부 지식을 보강할 뿐 추론 오류 자체를 교정하기 어렵다. 반면 MARL은 모델 가중치를 변경하지 않고 런타임 단계에서 추론 구조 자체를 개선하는 방식으로 작동한다.
비드래프트 관계자는 “MARL은 모델 자체를 바꾸는 것이 아니라 AI의 생각하는 방식을 개선하는 기술”이라며 “AI가 스스로 의심하고 수정하는 과정을 통해 신뢰 가능한 결과를 제공하는 것이 목표”라고 말했다.
비드래프트는 2026년 상반기 MARL 엔터프라이즈 에디션을 출시하고, FINAL Bench 기반 효과 검증 결과를 국제 학술지에 투고할 계획이다. 미국 시장 진출을 위한 현지 기업 PoC도 완료하고 로컬라이제이션을 진행 중이다.
한편 비드래프트는 2030년 이내 True-AGI 개발을 목표로 2024년 설립된 서울AI허브 입주 스타트업이다. 자체 개발한 AI 메타인지 벤치마크 ‘FINAL Bench’는 Hugging Face 데이터셋 글로벌 인기 5위에 올랐으며 리더보드 ‘금주의 스페이스’에 2주 연속 선정됐다. 또한 Google DeepMind FACTS Grounding Leaderboard 의료 AI 분야 세계 2위(CNRS 검증), HuggingFace 히트맵 리더보드 글로벌 4위, STAR AI TOP 12(2024, 한국 유일) 등의 성과를 기록했다.
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