미스트랄AI, 미래 수치 예측 AI Timestral 공개... 내려받아 바로 쓴다

미스트랄AI가 10월 15일(현지시간) 첫 시계열 예측 모델 제품군 Timestral을 공개했다. 시계열 예측은 시간 순서대로 쌓인 수치를 읽고 앞으로의 값을 맞히는 기술이다. Timestral은 여러 변수의 미래 값을 한꺼번에 내놓는다. 모델은 네 가지 크기로 나왔고, 발표일부터 학습 결과 파일(모델 가중치)과 실행 코드를 내려받을 수 있다.

예측값 하나가 아니라 21개, 왜 그럴까

Timestral은 미래 수치를 하나로만 제시하지 않는다. 예측 시점마다 미래 값의 분포를 나타내는 21개 분위수를 함께 내놓는다. 분위수는 실제 값이 그보다 낮을 확률이 얼마인지 알려 주는 기준점이다. 대표 예측값과 함께, 미래 값의 불확실성이 얼마나 큰지도 같이 확인할 수 있다는 뜻이다. 과거 기록뿐 아니라 앞으로의 일정처럼 미리 정해진 정보도 예측에 넣을 수 있다.

설계의 핵심은 데이터가 바뀔 때마다 모델을 처음부터 다시 학습시키는 부담을 줄이는 데 있다. 예전부터 많이 쓰인 ARIMA 같은 통계 기법은 보통 데이터 하나하나에 맞춰 따로 학습한다. Timestral은 미리 학습해 둔 모델을 새 데이터에 그대로 적용하도록 만들었다. 미스트랄AI는 학습에 주로 컴퓨터로 만들어 낸 합성 데이터를 썼고, 과거 기록을 읽는 부분과 미래 값을 만드는 부분을 따로 떼어 놓았다고 설명했다.

성능 시험 1위, 누구와 비교했나

미스트랄AI는 가장 큰 모델인 Timestral-209M이 성능 시험 세 가지에서 쓰는 비교 지표 다섯 개 모두에서 1위를 기록했다고 밝혔다. 비교 대상은 미리 학습해 둔 뒤 평가용 데이터에 맞춘 추가 학습 없이 시험한 모델들이다. 시험은 GIFT-Eval, TIME, fev-bench 세 가지다. 같은 평가표에서 TimesFM-3와 Chronos-2보다 예측 성능이 좋았다고 밝혔다.

속도는 모델 크기에 따라 갈렸다. 15분 간격으로 쌓인 3주치 기록을 읽고 하루 앞을 예측하는 작업은 눈 깜짝할 새에 끝났다. 서버용 CPU에서 동시에 일하는 처리 단위(스레드) 8개를 써 회사가 측정한 결과, 가장 작은 모델은 0.01초, 가장 큰 모델은 0.14초가 걸렸다. 공개된 모델은 CPU와 GPU에서 모두 돌아가므로, 가진 장비에 맞춰 고르면 된다.

한 번에 다룰 수 있는 분량에는 한도가 있다. 과거 기록은 최대 32,768개 지점까지 참조하고, 한 번의 연산으로 최대 1,024개 지점의 미래 값을 내놓는다. 그보다 긴 구간은 나눠서 이어 예측한다.

한국 기업도 바로 쓸 수 있나

한국 이용자도 공개 저장소에서 모델과 코드를 내려받아 직접 돌릴 수 있다. 기업은 Mistral Forge에서 자사 데이터에 맞춘 추가 학습과 자체 장비 설치를 문의할 수 있다. 챗봇처럼 문답하는 제품이 아니라, 시간 순서로 쌓인 수치를 예측하는 쪽에 초점을 맞춘 제품이다.

이용 조건은 코드와 모델이 다르다. 코드에는 Apache 2.0 라이선스가, 모델 가중치에는 수정 MIT 라이선스가 붙는다. 본인 회사나 고용주의 직전 달 전 세계 연결 매출이 2,000만 달러를 넘으면 이 라이선스로 가중치를 쓸 수 없고, 별도 상업 라이선스를 요청하거나 미스트랄AI의 호스팅 서비스를 써야 한다. Timestral은 새 데이터에 바로 적용할 수 있는 예측 모델의 선택지를 넓혔다. 도입을 검토한다면 자사 데이터에서의 정확도, 장비별 속도, 이용 조건을 함께 따져 볼 필요가 있다.