[논문리뷰] Intern-S1: A Scientific Multimodal Foundation Model

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저자: xuhuang87, ZhouqiHUA, Jerry-hyl, guox18, gaoyang07

핵심 연구 목표

본 논문은 과학 분야에서 오픈 소스 파운데이션 모델과 클로즈드 소스 모델 간의 성능 격차를 줄이고자 합니다. 특히, 일반 파운데이션 모델의 발전이 더딘 저자원 과학 전문 분야에서 **멀티모달 대규모 추론 모델(multimodal large reasoning model)**을 개발하여 과학적 발견을 가속화하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

Intern-S1은 280억 개의 활성화된 파라미터와 2,410억 개의 전체 파라미터를 가진 멀티모달 MoE(Mixture-of-Experts) 모델입니다. 과학 분야에서 2.5T 토큰을 포함한 5T 토큰으로 지속적인 사전 훈련을 수행했으며, 이미지, 텍스트, 비정형 시각 데이터, 분자 구조, 시계열 신호와 같은 과학적 멀티모달 데이터를 처리할 수 있습니다. 특히, 과학 데이터를 위한 **동적 토크나이저(dynamic tokenizer)**와 MoR(Mixture-of-Reward) 프레임워크 기반의 **온라인 강화 학습(RL)**을 통해 1,000개 이상의 태스크를 동시에 학습합니다.

주요 결과

Intern-S1은 일반 추론 태스크에서 오픈 소스 모델 중 최고의 성능을 보였으며, 과학 도메인에서는 클로즈드 소스 최첨단 모델을 능가합니다. 특히 SMILES 형식 데이터에서 동적 토크나이저가 기존 토크나이저 대비 70% 이상 높은 압축률을 달성했으며, 강화 학습 훈련 시간을 10배 단축했습니다. 구체적으로 ChemBench 83.4, MatBench 75.0, MSEarthMCQ 65.7 등의 높은 점수를 기록했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

Intern-S1은 저자원 과학 도메인에서 파운데이션 모델의 활용 가능성을 크게 확장하여 과학 연구 및 애플리케이션을 가속화할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 특히, 동적 토크나이저와 MoR 프레임워크는 복잡하고 이질적인 과학 데이터를 효과적으로 처리하고 대규모 RL 훈련을 효율화하는 데 중요한 방법론적 통찰을 제공합니다. 이는 도메인 특화 AI 모델 개발 및 AGI(인공 일반 지능) 연구에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.