샤오미 MiMo: AI 추론 혁신을 선도하는 언어모델

안녕하세요.

오늘은 인공지능 언어모델의 최신 혁신인 Xiaomi MiMo 프로젝트에 대해 소개드립니다. AI 언어모델이 점점 더 복잡한 문제 해결과 고차원적 추론 능력을 요구받는 시대가 됐는데요, MiMo는 바로 이 부분에 집중해 등장한 모델입니다. 단순한 텍스트 생성에서 벗어나 수학 문제 해결과 코드 자동화까지 가능한 이 모델은 최근 AI 업계의 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 오늘 이 글에서는 MiMo의 핵심 기술, 실제 성능, 설치 방법, 그리고 앞으로의 전망까지 꼼꼼히 살펴보겠습니다.

 

---

MiMo 개요: 무엇이며 왜 중요한가?

MiMo는 Xiaomi가 개발한 고성능 언어모델로, 공식 명칭은 MiMo-7B입니다. 이 모델은 약 70억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 기존 언어모델이 주로 문장 생성에 초점을 맞췄던 것과 달리 논리적 추론과 문제 해결 능력을 대폭 향상시키는 데 목표를 두고 있습니다.

특히 수학적 문제나 코딩 작업처럼 복잡한 논리 구조가 필요한 분야에서도 강력한 성능을 발휘하는 점이 큰 차별점입니다. 이런 특징 덕분에 학계와 개발자 커뮤니티 모두에서 큰 관심을 받고 있답니다.

---

MiMo-7B 시리즈 한눈에 보기

🚀 모델 구성

• MiMo-7B-Base: 추론을 위한 기본 사전 학습 모델
• MiMo-7B-SFT: 지도학습 미세조정 버전
• MiMo-7B-RL-Zero: RL(강화학습) 적용 버전
• MiMo-7B-RL: SFT 기반으로 RL까지 적용된 최종 고성능 모델

📊 벤치마크 성능

• MATH500 (수학 문제): MiMo-7B-RL이 95.8%의 높은 정답률 달성
• LiveCodeBench v5 (코드 문제): MiMo-7B-RL이 57.8% 성능 기록

 

이 수치는 같은 크기의 다른 모델들보다 더 뛰어난 결과로 평가받고 있습니다.

---

주요 특징 및 기술적 혁신

🔍 대규모 학습 데이터와 다중 토큰 예측

MiMo는 약 25조 토큰으로 훈련되었고, 기존 모델과 다른 점은 다중 토큰 예측(MTP)을 통해 한 번에 여러 개의 토큰을 예측하도록 했다는 점입니다. 이 방식은 추론 능력을 높이는 동시에 속도까지 향상시켰습니다.

🛠 강화학습 최적화

MiMo의 후 학습에서는 강화학습(RL)을 적용해 더 정밀한 성능 향상을 추구했습니다. 특히 코드 문제의 경우 난이도별로 보상을 다르게 줘서 학습 효율을 극대화했는데요, 덕분에 모델은 단순 정답을 찾는 수준을 넘어 복잡한 로직까지 이해할 수 있습니다.

---

학습 전략: Pre-Training과 Post-Training

📈 Pre-Training: 사전 학습의 핵심

MiMo는 훈련 초기 단계에서 추론 패턴이 많은 데이터셋을 선별해 사전 학습을 진행했습니다. 이 과정에서 다차원 데이터 필터링과 합성 데이터를 병행해 더 강력한 기반을 마련했답니다.

🔄 Post-Training: 보상 기반 강화학습

후 학습 단계에서는 수학 및 코드 문제 각각의 난이도를 세밀하게 분석하여 보상 체계를 설계했습니다. 이로 인해 MiMo는 점점 더 어려운 문제에도 강인한 성능을 발휘할 수 있게 됐죠.

---

MiMo 설치 및 사용법

⚙ HuggingFace에서 다운로드

MiMo는 HuggingFace를 통해 쉽게 다운로드할 수 있습니다. 예제 코드도 제공되는데요:

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_path = "XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL"
model = AutoModel.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

inputs = tokenizer("수학 문제 예시", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

🖥 vLLM 환경 실행

vLLM 환경에서는 다음과 같이 실행할 수 있습니다.

from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="XiaomiMiMo/MiMo-7B-RL",
    trust_remote_code=True
)

params = SamplingParams(temperature=0.6)
response = llm.chat([{"role": "user", "content": "코드 예제 작성"}], sampling_params=params)
print(response)

---

최적 환경 및 팁

MiMo는 고성능 모델이기 때문에 GPU 환경에서 사용을 권장하며, NVIDIA A100 이상의 GPU에서 최고의 퍼포먼스를 발휘합니다. 또한 vLLM 0.7.3 기반 환경에서 최적화되어 있으니 설치 시 버전을 체크하는 것이 좋습니다.

---

결론 : 향후 발전 방향과 비전

MiMo는 앞으로 더 다양한 언어, 복잡한 문제 해결 능력을 목표로 발전할 예정입니다. 추론 중심 LLM의 수요가 증가함에 따라 Xiaomi는 MiMo 시리즈를 지속적으로 업데이트해 차세대 AI 기술을 선도하려 하고 있습니다.

---

출처

https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo

GitHub - XiaomiMiMo/MiMo: MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining