'AI 만능 도구'로 조롱받던 SubQ, 1.1 버전 출시: 서드파티 평가를 통해 자체 입증했지만, AI 대화 혼입 의혹 제기돼

동차 Beating 모니터링에 따르면, 연산 소모를 획기적으로 줄일 수 있다고 주장하는 논란의 대형 모델 SubQ가 1.1 Small(소형 파라미터) 버전 기술 보고서를 발표했습니다.

초기 프리뷰 버전이 논문과 독립 검증 부족으로 커뮤니티에서 'AI 만능키'(허위 홍보를 의미)라는 비난을 받은 데 대해, 개발사 Subquadratic은 평가사 Appen과 협력해 삼자 평가를 진행했습니다. 이 평가에서 모델은 1200만 토큰의 극한 길이에서 98%의 검색 정확도를 달성했으며, 실전 프로그래밍 테스트에서 주류 최첨단 모델에 근접한 성과를 냈다고 주장합니다. 기술 보고서는 또한 모델이 처음부터 학습된 것이 아니라, 오픈소스 최첨단 모델을 기반으로 어텐션 계산 메커니즘을 교체하고 1조 토큰을 증분 학습하여 개조되었다고 밝혔습니다.

삼자 평가를 통해 스스로를 증명했음에도 불구하고, 개발자 커뮤니티는 이번 업데이트에 여전히 의문을 제기하고 있습니다. 한 연구자는 소위 블랙 테크놀로지가 실제로 근본적인 기술 혁신이 없으며, 본질적으로 긴 텍스트를 작은 조각으로 나눈 후 동적으로 필터링하는 기존 기술(즉, 블록 희소 어텐션 메커니즘)에 불과하다고 지적했습니다. 또 다른 독자는 기술 보고서에 AI가 생성한 텍스트(특히 5.7.1장에서 두드러짐)가 포함되어 있다고 비판했습니다. 시스템 엔지니어는 필터링 메커니즘이 다중 사용자 동시 사용 시 추가적인 스케줄링 오버헤드를 발생시켜, 가장 느린 1%의 사용자가 심각한 지연을 겪을 수 있다고 경고했습니다.

모델이 핵심 파라미터를 공개하지 않아 다운로드할 수 없고, 누구나 사용할 수 있는 API 인터페이스도 제공하지 않기 때문에, 소위 연산력 절감과 초저가 약속은 여전히 종이 위에 머물러 있습니다.