Tech

AI 무한반복 문제 해소의 열쇠, 리퀴드 AI ‘안티둠’ 오픈소스 공개

ryupd 7월 12, 2026 1 min read

AI 기술의 발전과 함께 국내외에서 가장 골칫거리로 꼽히는 문제 중 하나는 바로 AI가 같은 문장을 무한 반복하는 ‘둠 루프(doom loop)’ 현상입니다. 리퀴드 AI가 공개한 ‘안티둠(Antidoom)’ 오픈소스는 이 고질병을 해결하는 혁신적인 학습 기법으로 주목받고 있는데, 이번 글에서는 이 기술의 원리와 국내외 AI 산업에 미칠 영향을 자세히 살펴보겠습니다. 특히 ‘리퀴드 AI’가 공개한 안티둠은 작은 AI 추론 모델에서도 발생하는 무한반복 문제를 최소화하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

먼저 AI 무한반복 문제에 대한 이해가 필요합니다. 일반적으로 AI 모델은 입력 받은 데이터의 문맥을 바탕으로 다음 단어를 생성해 답변을 만듭니다. 그런데 계산 자원이 제한되거나 문제 난이도가 높을수록, 특히 매개변수가 적은 소규모 모델에서는 특정 구간을 무한 반복하는 현상이 발생하는데, 이를 ‘둠 루프’라 합니다. 이 문제는 한국의 AI 스타트업이나 개발자들이 AI 추론 모델을 경량화하면서 어려움으로 자주 맞닥뜨리고 있습니다.

Toggle

이번 뉴스 핵심 요약

리퀴드 AI는 최근 AI 추론 과정에서 동일 구간이 반복되는 문제를 해결할 수 있는 학습 기법 ‘안티둠’을 오픈소스로 공개했습니다. 이 기법은 ‘최종 토큰 선호 최적화(FTPO)’를 활용해 반복되는 첫 토큰을 탐지하고, 그 위치에서 더 자연스러운 토큰으로 교체하며 모델을 미세 조정합니다. 이 과정은 전체 모델을 재학습하지 않고 진행되며, 반복 발생률을 기존 대비 크게 낮출 수 있습니다. 리퀴드 AI의 자체 모델 및 큐원3.5 모델 테스트에서 반복률이 20% 이상에서 1% 이하로 감소하는 효과를 입증했습니다.

국내 AI 업계에서도 경량화된 언어 모델 사용이 증가하는 가운데, 이러한 해결책은 모델의 효율성과 품질 모두를 개선하는 데 필수적입니다. 리퀴드 AI는 개발자가 바로 활용할 수 있도록 코드와 데이터셋도 함께 공개해 현장 적용 가능성을 높였습니다.

어떤 기술인가?

안티둠(Antidoom)은 AI 모델 출력에서 반복이 시작되는 지점을 찾는 ‘최종 토큰 선호 최적화(FTPO)’라는 독특한 기법을 기반으로 합니다. 흔히 말하는 ‘토큰’은 AI가 생성하는 최소 단위 정보로, 안티둠은 무한 반복을 트리거 하는 첫 토큰을 찾은 후 그 자리에 다른 자연스러운 토큰을 선택하는 방향으로 모델을 미세 조정합니다.

기존 강화학습 기반의 방법과 달리, 안티둠은 전체 모델 구조나 가중치를 크게 변화시키지 않고 특정 문제 구간만 집중 개선합니다. 이로 인해 재학습 비용과 시간이 크게 줄었고, 학습 데이터나 새로운 정답 지식을 추가하지 않아도 된다는 점이 큰 장점입니다. 다시 말해 전체 모델의 전체 출력을 방해하지 않으면서 반복 문제만 정교하게 해결할 수 있습니다.

왜 중요한 변화인가?

AI 모델의 크기를 키우는 것이 하나의 해법이기는 하지만, 고성능 대형 모델은 시간, 비용, 환경면에서 부담이 큽니다. 반면 소규모 추론 모델은 여러 실무 환경, 특히 모바일, IoT, 엣지 디바이스에서 널리 쓰이고 있으나 반복 문제에 취약해 사용자 경험 저하와 모델 활용의 한계를 드러냈습니다. 그래서 국내외 AI 산업은 ‘효율적’이며 ‘안정적인’ 작동 방식 개선에 대한 요구가 커지고 있습니다.

리퀴드 AI의 안티둠 기술은 무한반복 문제 해결이라는 구체적이고 실용적인 과제를 새롭게 접근함으로써 AI 모델의 일상 적합성을 높였습니다. 이렇게 실패 유형들을 하나씩 제거하는 움직임은 올해 AI 업계의 최대 화두 중 하나이며, 한국 IT 기업과 연구기관이 추론 모델 경량화와 품질 확보를 동시에 추진하는 데 있어 중요한 이정표가 될 수 있습니다.

실제 활용 방법

안티둠 오픈소스는 https://liquidai.com 또는 GitHub 오픈소스 플랫폼에서 누구나 접근 가능하며, 기존 모델에 체계적으로 적용할 수 있는 툴과 데이터셋을 제공합니다. 국내 스타트업이나 AI 연구소에서는 안티둠 기법을 통해 자체 개발한 소형 언어 모델 또는 특화 모델의 반복 문제를 빠르게 점검·보완할 수 있습니다.

특히 고객 서비스용 챗봇, 산업용 자동화 AI, 교육용 보조 AI 등 텍스트 생성이 주가 되는 다양한 애플리케이션 분야에서 이미 적용 가능하며, 출력 신뢰성 및 자연스러움이 크게 개선될 전망입니다. 리퀴드 AI가 제공한 간단한 인터페이스 덕분에 복잡한 코드 변경이나 대규모 재학습 없이도 적용할 수 있어 실무 적용 장벽이 낮습니다.

앞으로 주목해야 할 점

리퀴드 AI ‘안티둠’ 공개를 계기로 한국 AI 개발자 커뮤니티 내에서 핵심 실패 유형 해소에 관한 연구와 협업이 활발해질 전망입니다. 또한 글로벌 AI 경쟁에서 대형 모델 의존도를 줄일 수 있는 ‘경량 모델 최적화’ 기술 연구가 증가할 것입니다.

기업들도 AI 품질과 비용 효율성을 동시에 잡는 기술에 투자할 필요가 생겼으며, 향후 AI 서비스 안정성과 확장성을 겸비한 국내외 스타트업 및 중견 기업들이 주목받을 가능성이 높습니다. 동시에 정부 정책 차원에서 한국 AI 산업의 경쟁력 강화를 위한 연구 지원과 인프라 투자가 가속화될지도 관심사입니다.

결론

리퀴드 AI의 ‘안티둠’ 기술은 AI 모델이 겪는 대표적인 문제인 무한반복 현상을 효과적으로 줄이면서, 재학습 비용 부담 없이 빠르게 적용 가능한 실용성을 제공합니다. 이는 국내 AI 스타트업과 연구기관을 비롯해 다양한 산업 분야에서 AI 모델의 활용도를 높이고, AI 서비스 품질의 근본 개선에 기여할 것입니다.

한국 IT 업계도 소형화·경량화 모델에 대한 관심과 수요가 꾸준한 만큼, 안티둠과 같은 실패 해결 기법은 AI 신뢰도 증대와 함께 경쟁력 강화의 열쇠가 될 것입니다. AI 기술이 점차 우리 생활 깊숙이 들어오는 시점에서, 이러한 핵심 개선 기술들을 주목하고 적극적으로 활용하는 것이 향후 한국 AI 산업의 중요한 방향이 될 것입니다.

참고할 만한 공식 자료

OpenAI 공식 문서 – 언어 모델 문제 및 개선 기법 – AI 무한 반복 문제와 그 해결책에 대해 심도 있는 연구를 제공하며, 최신 언어 모델 개선 기술과 관련된 권위 있는 정보를 담고 있어 이 글의 신뢰도를 높일 수 있음
한국정보화진흥원 – AI 모델 경량화 및 안전성 연구 – 국내 AI 경량화 및 안정성 강화 연구 동향과 정책 자료를 제공하여, 리퀴드 AI의 안티둠 기술과 관련된 국내 AI 산업 및 정책적 배경을 보완할 수 있음

함께 읽으면 좋은 글

더 많은 IT·AI 분석은 Tech 카테고리에서 확인할 수 있습니다.