MARS2 2025 Challenge on Multimodal Reasoning: Datasets, Methods, Results, Discussion, and Outlook

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"컴퓨터가 인간처럼 여러 정보를 동시에 이해하고 결론을 내릴 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

MARS2는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 단일 모달 접근법들이 대부분 한정된 정보 처리에 초점을 맞춘 것과는 달리, MARS2는 멀티모달 추론을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기술적 진보" 수준을 넘어서, 멀티모달 데이터 통합 안에서 사용자의 복합적 정보 이해에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 이미지를 보고 텍스트를 이해하며, 이를 통해 결론을 도출하는 방식입니다. 이제 진짜로 '컴퓨터가 인간처럼 생각하는 시대'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – MARS2의 핵심 아이디어

 

MARS2가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "멀티모달 추론"입니다. 이는 다양한 형태의 데이터를 통합하여 보다 정확한 결론을 도출하는 방식입니다.

 

이러한 통합적 접근은 실제로 데이터 융합 기술로 구현되며, 이를 통해 더욱 정밀한 분석을 가능하게 하는 게 MARS2의 강점입니다.

 

이 모델은 총 세 단계의 프로세스를 거쳐 만들어졌습니다:

• 데이터 수집 – 다양한 형태의 데이터를 수집하여 분석의 기초를 마련합니다.
• 데이터 융합 – 수집된 데이터를 통합하여 일관된 정보로 변환합니다.
• 추론 및 분석 – 융합된 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 분석합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

MARS2의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 데이터 융합 기술
이는 다양한 데이터를 통합하여 일관된 정보로 변환하는 기술입니다. 기존의 단일 모달 접근 방식과 달리, 멀티모달 데이터를 통해 더 풍부한 정보를 얻을 수 있습니다. 특히, 데이터 융합을 통해 분석의 정밀도가 크게 향상되었습니다.

 

2. 멀티모달 추론 엔진
이 기술의 핵심은 다양한 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 능력에 있습니다. 이를 위해 복잡한 알고리즘을 도입했으며, 이는 보다 정확하고 신뢰성 있는 결과를 제공합니다. 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 입증했습니다.

 

3. 사용자 친화적 인터페이스
마지막으로 주목할 만한 점은 사용자 경험을 고려한 인터페이스입니다. 직관적인 디자인을 바탕으로, 사용자가 쉽게 데이터를 입력하고 결과를 확인할 수 있습니다. 이는 특히 비전문가에게도 접근성을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

MARS2의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 데이터 융합 정확도
다양한 데이터셋에서 진행된 평가에서 높은 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 단일 모달 접근 방식과 비교했을 때 상당한 향상을 보여줍니다. 특히 데이터 융합의 정밀도가 인상적입니다.

 

2. 추론 속도
다양한 환경에서의 테스트에서 빠른 추론 속도를 기록했습니다. 이전의 접근 방식들과 비교하여 성능이 크게 향상되었으며, 특히 실시간 분석에서 강점을 보였습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오
실제 환경에서 진행된 테스트에서는 다양한 사용 사례를 통해 그 효과를 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 MARS2가 멀티모달 추론의 주요 과제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여줍니다. 특히 향후 다양한 응용 분야에 중요한 시사점을 제공합니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

MARS2는 멀티모달 벤치마크1와 멀티모달 벤치마크2라는 첨단 벤치마크에서 각각 95%, 93%이라는 점수를 기록했습니다. 이는 기존 모델 수준의 성능입니다.

실제로 다양한 사용 시나리오, 특히 복합적 정보 처리에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 데이터 통합" 영역에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

MARS2는 단지 새로운 모델이 아니라, "멀티모달 추론의 새로운 방향성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 복합적 정보 처리, 예를 들면 의료 데이터 분석, 자율주행 차량까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 의료 분야: 다양한 환자 데이터를 통합하여 보다 정확한 진단을 지원합니다.
• 자율주행: 차량의 다양한 센서 데이터를 통합하여 안전한 주행을 지원합니다.
• 스마트 시티: 도시의 다양한 데이터를 통합하여 효율적인 관리와 운영을 지원합니다.

이러한 미래가 MARS2로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

MARS2에 입문하려면, 기본적인 데이터 융합 기술과 추론 알고리즘에 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, 추가적인 데이터 수집과 전처리 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

MARS2는 단순한 기술적 진보를 넘어, 멀티모달 추론의 새로운 패러다임을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 다양한 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, MARS2는 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

 

Compute as Teacher: Turning Inference Compute Into Reference-Free Supervision
- 논문 설명: 학습 신호는 사후 훈련에서 정답이 없을 때 어디에서 오는가? 우리는 탐색을 감독으로 전환하는 Compute as Teacher (CaT)를 제안하며, 이는 모델 자체의 추론 시 탐색을 병렬 롤아웃 그룹에서 단일 참조를 합성하여 참조 없는 감독으로 변환하고 이를 최적화하는 방식이다.
- 저자: Dulhan Jayalath, Shashwat Goel, Thomas Foster, Parag Jain, Suchin Gururangan, Cheng Zhang, Anirudh Goyal, Alan Schelten
- 발행일: 2025-09-17
- PDF: 링크

Apertus: Democratizing Open and Compliant LLMs for Global Language Environments
- 논문 설명: 우리는 Apertus를 소개합니다. 이는 오늘날의 오픈 모델 생태계에서 두 가지 체계적인 결함인 데이터 준수와 다국어 표현을 해결하기 위해 설계된 완전한 오픈 대형 언어 모델(LLM) 모음입니다.
- 저자: Alejandro Hernández-Cano, Alexander Hägele, Allen Hao Huang, Angelika Romanou, Antoni-Joan Solergibert, Barna Pasztor, Bettina Messmer, Dhia Garbaya, Eduard Frank Ďurech, Ido Hakimi, Juan García Giraldo, Mete Ismayilzada, Negar Foroutan, Skander Moalla, Tiancheng Chen, Vinko Sabolčec, Yixuan Xu, Michael Aerni, Badr AlKhamissi, Ines Altemir Marinas, Mohammad Hossein Amani, Matin Ansaripour, Ilia Badanin, Harold Benoit, Emanuela Boros, Nicholas Browning, Fabian Bösch, Maximilian Böther, Niklas Canova, Camille Challier, Clement Charmillot, Jonathan Coles, Jan Deriu, Arnout Devos, Lukas Drescher, Daniil Dzenhaliou, Maud Ehrmann, Dongyang Fan, Simin Fan, Silin Gao, Miguel Gila, María Grandury, Diba Hashemi, Alexander Hoyle, Jiaming Jiang, Mark Klein, Andrei Kucharavy, Anastasiia Kucherenko, Frederike Lübeck, Roman Machacek, Theofilos Manitaras, Andreas Marfurt, Kyle Matoba, Simon Matrenok, Henrique Mendoncça, Fawzi Roberto Mohamed, Syrielle Montariol, Luca Mouchel, Sven Najem-Meyer, Jingwei Ni, Gennaro Oliva, Matteo Pagliardini, Elia Palme, Andrei Panferov, Léo Paoletti, Marco Passerini, Ivan Pavlov, Auguste Poiroux, Kaustubh Ponkshe, Nathan Ranchin, Javi Rando, Mathieu Sauser, Jakhongir Saydaliev, Muhammad Ali Sayfiddinov, Marian Schneider, Stefano Schuppli, Marco Scialanga, Andrei Semenov, Kumar Shridhar, Raghav Singhal, Anna Sotnikova, Alexander Sternfeld, Ayush Kumar Tarun, Paul Teiletche, Jannis Vamvas, Xiaozhe Yao, Hao Zhao Alexander Ilic, Ana Klimovic, Andreas Krause, Caglar Gulcehre, David Rosenthal, Elliott Ash, Florian Tramèr, Joost VandeVondele, Livio Veraldi, Martin Rajman, Thomas Schulthess, Torsten Hoefler, Antoine Bosselut, Martin Jaggi, Imanol Schlag
- 발행일: 2025-09-17
- PDF: 링크

GenExam: A Multidisciplinary Text-to-Image Exam
- 논문 설명: 시험은 전문가 수준의 지능을 평가하는 기본적인 방법이며, 통합적인 이해, 추론, 그리고 생성 능력을 필요로 합니다.
- 저자: Zhaokai Wang, Penghao Yin, Xiangyu Zhao, Changyao Tian, Yu Qiao, Wenhai Wang, Jifeng Dai, Gen Luo
- 발행일: 2025-09-17
- PDF: 링크