딥시크(DeepSeek) R1
딥시크(DeepSeek) R1
DeepSeek-R1은 DeepSeek-AI가 개발한 첫 세대 추론 모델로, OpenAI의 o1 모델과 비슷한 성능을 자랑합니다. DeepSeek-R1은 강화학습(RL)을 이용해 추론 능력을 향상시켰으며, 대규모 인공지능(AI) 모델을 연구하는 커뮤니티에 많은 주목을 받고 있습니다.
소개
DeepSeek-R1는 2025년 1월 20일 공개되었으며, DeepSeek-V3 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 기초 모델에 대한 대규모 강화학습을 통해 개발되었으며, 수학, 코드, 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. DeepSeek-R1 발표 이전에는 DeepSeek-R1-Zero라는 모델이 먼저 공개되었으며, 이는 대규모 RL을 통해 학습되어 다양한 추론 능력을 습득했으나, 읽기 어려운 텍스트와 언어 혼용 등의 문제점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, DeepSeek-R1은 초기 학습 단계에 인간이 주석을 단 데이터를 추가하여 성능을 향상시켰습니다.
모델 개요
학습 방식
DeepSeek-R1의 학습은 크게 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다:
초기 데이터 학습: 인간이 직접 주석을 단 데이터를 이용해 모델 초기화를 수행했습니다.
강화학습: 모델은 정확성, 일관성, 독해력을 기준으로 보상을 받으며 추론 작업을 수행합니다.
거부표본을 통한 미세조정: 강화학습의 최적화를 위해 최상의 추론 결과만을 선택하여 이를 데이터셋으로 사용합니다.
증류 모델
DeepSeek-AI는 주요 모델뿐만 아니라 더 작은 버전인 증류 모델들을 함께 공개했습니다. 증류 모델은 대규모 모델의 추론 능력을 작은 모델에 전이시킨 것으로, 더 적은 연산 자원으로도 우수한 성능을 발휘할 수 있습니다. 이들 모델은 Qwen 시리즈와 Llama 시리즈로 구성되어 있습니다.
주요 성능
DeepSeek-R1의 성능은 다양한 벤치마크에서 우수한 결과를 보였습니다:
수학: AIME 2024 (Pass@1 79.8%), MATH-500 (Pass@1 97.3%)
코딩: Codeforces (96.3 퍼센타일, 2,029 등급)
일반 지식: MMLU (90.8% 정확도)
이러한 성능은 DeepSeek-R1이 OpenAI의 o1 모델과 대등하거나 더 나은 성능을 보인다는 점을 나타냅니다.
특장점
상호작용 인터페이스: DeepSeek-R1 모델은 chat.deepseek.com을 통해 직접 체험할 수 있으며, DeepThink 기능을 켜면 상호 작용할 수 있습니다.
API 접근성: API를 통해 쉽게 모델을 이용하고 통합할 수 있으며, 인풋 비용은 100만 토큰당 $0.14로 다른 상용 모델보다 저렴합니다.
오픈소스: DeepSeek-R1은 MIT 라이선스로 배포되어 연구 목적이나 상업적 용도로 자유롭게 사용할 수 있습니다.
평가 결과
DeepSeek-R1의 평가 결과는 다음과 같습니다:
MMLU-Redux (EM): 92.9%
GPQA-Diamond (Pass@1): 71.5%
AIDER-Polyglot (Acc.): 53.3%
LiveCodeBench (Pass@1-COT): 65.9%
이와 같은 성능은 DeepSeek-R1이 다양한 작업과 언어에서 뛰어난 역량을 발휘함을 증명합니다.
결론
DeepSeek-R1은 추론 능력을 갖춘 첫 세대 모델로, 강화학습을 통해 성능을 크게 향상시켰습니다. OpenAI의 o1 모델과 경쟁할 수 있는 수준의 성능을 자랑하며, 연구 커뮤니티와 개발자들에게 다양한 활용 가능성을 제공합니다. 오픈소스 라이선스 및 다양한 증류 모델을 통해 더 많은 사람들에게 접근성과 활용도를 높였습니다. DeepSeek-R1은 인공지능 추론 모델의 새로운 가능성을 보여주며, 앞으로의 발전이 기대되는 모델입니다.
