리레이

🏷️ 인물 LLM 멀티모달 교수

개요

리레이(Lei Li, 李磊)는 홍콩대학교(HKU) NLP 그룹의 박사과정 학생으로, Lingpeng Kong과 Qi Liu 두 교수에게 공동 지도를 받고 있습니다. 프런티어 멀티모달 LLM 구축과 LLM 내부 메커니즘 분석이라는 두 축에서 활발하게 연구를 진행하고 있습니다.

2023년 EMNLP Best Long Paper Award를 수상한 "Label Words are Anchors"의 공저자이며, 2025년부터는 Xiaomi LLM-Core 팀의 핵심 기여자로 참여해 MiMo-VL, MiMo V2.5, MiMo-V2-Omni 등 멀티모달 모델 라인의 개발을 이끌고 있습니다. 2026년에는 텐센트 Qingyun Scholarship(중국 전역 연 15명)을 수상해 학술적 역량을 인정받았습니다.

박사과정 재학 중에도 산업계의 실제 시스템 개발에 참여하는 방식으로 연구를 확장하고 있으며, Reka Flash 등 외부 산업 모델 개발에도 기여한 이력이 있습니다. 학계와 산업계 양쪽에서 동시에 영향력을 키워가는 흔치 않은 궤적을 보여주고 있습니다.

생애

리레이는 중국에서 자라 시안전자과기대학교(Xidian University)에서 학부를 마쳤습니다. 이후 베이징대학교(PKU)로 진학해 Xu Sun 그룹에서 석사 학위를 받았습니다. 북경대 석사 과정에서 자연어처리와 LLM 관련 연구에 집중하며 논문 발표 경험을 쌓았습니다.

석사 졸업 후 홍콩대학교 박사과정으로 진학해 Lingpeng Kong 교수와 Qi Liu 교수의 공동 지도 아래 연구를 이어갔습니다. HKU NLP 그룹은 홍콩과 아시아 전체에서 손꼽히는 NLP 연구 집단으로, 리레이는 이곳에서 멀티모달 LLM과 LLM-as-a-Judge 메커니즘 연구를 깊이 파고들었습니다.

박사 재학 중인 2025년부터는 Xiaomi LLM-Core 팀의 핵심 기여자로 활동하기 시작했습니다. Xiaomi MiMo 시리즈는 2025년 4월 MiMo-7B 출시를 시작으로 MiMo-V2-Flash(2025년 12월), MiMo-V2-Pro(2026년 3월)로 이어지는 라인업을 구축했으며, 리레이는 멀티모달 확장 작업의 핵심 기여자로 참여했습니다.

업적

리레이의 학술적 대표 업적은 "Label Words are Anchors: An Information Flow Perspective for Understanding In-Context Learning"(EMNLP 2023 Best Long Paper)입니다. 이 논문은 인컨텍스트 학습이 작동하는 방식을 정보 흐름(information flow) 관점에서 분석했습니다. LLM이 프롬프트 안의 시연에서 어떻게 정보를 추출하고 통합하는지, 그 내부 메커니즘을 계층별로 분석해 "레이블 단어가 정보 집합의 앵커 역할을 한다"는 설명을 제시했습니다.

산업계 기여로는 Xiaomi MiMo-VL 시리즈가 있습니다. MiMo-VL은 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 멀티모달 대형 언어 모델로, Qwen2.5-VL과 동급 베이스 모델로 여러 벤치마크에서 비교됩니다. MiMo V2.5, MiMo-V2-Omni 등 후속 버전의 개발에도 핵심 기여자로 참여하고 있습니다.

LLM-as-a-Judge 연구에서는 LLM이 다른 모델의 출력을 평가자 역할로 채점할 때 발생하는 편향 문제를 분석했습니다. 이 작업은 자동화된 평가 파이프라인의 신뢰성에 대한 커뮤니티의 인식을 높이는 데 기여했으며, 2024년 발표된 "A Survey of LLM-as-a-Judge"는 이 주제를 체계적으로 정리한 레퍼런스 문서가 되었습니다.

여담

리레이는 박사 재학 중에 EMNLP Best Paper를 받고 Xiaomi 대형 모델 팀에 참여한 것으로, 학계와 산업계 양쪽에서 동시에 영향력을 키워가는 흔치 않은 궤적을 보여주고 있습니다. 이는 최상위 NLP 연구자 풀이 두텁지 않은 홍콩과 중국 본토 양쪽의 네트워크를 동시에 활용한 결과이기도 합니다.

2026년 텐센트 Qingyun Scholarship은 중국 전역에서 연간 15명에게만 수여되는 상으로, 리레이가 중국 AI 연구 커뮤니티 내에서도 탁월한 박사과정생으로 인정받고 있음을 보여줍니다.

Reka AI에서의 Reka Flash 개발 참여도 주목할 만합니다. Reka는 멀티모달 기반 모델 스타트업으로, 리레이는 이 참여를 통해 산업계 대규모 모델 개발의 실제 과정을 경험했습니다. 이러한 다양한 산학 연계 경험이 그의 연구 관점을 넓히는 데 기여하고 있습니다.

주요 논문