DeepSeek, GPT-o1의 자리를 위협하는 오픈소스 강자 R1 공개

인공지능(AI) 업계에 지각변동을 일으킬 DeepSeek의 최첨단 오픈소스 모델 DeepSeek-R1이 공개되었습니다. 현재 최고의 오픈소스 모델로 평가받는 R1은 OpenAI-o1과 같은 업계 거장들과 당당히 경쟁합니다. 최첨단 **강화학습(RL)**과 정교하게 설계된 파이프라인을 활용하여 R1은 추론, 수학, 코드 생성 등에서 기존 벤치마크를 뛰어넘는 성능을 보여줍니다. 6개의 증류된 고밀도 모델을 포함한 이 획기적인 출시는 AI 발전을 민주화하여 연구원과 기업 모두에게 힘을 실어줄 것으로 기대됩니다.

편집자 의견: 중국이 인공지능을 비롯한 신흥 산업에서 선두주자로 부상한 것은 부정할 수 없는 현실이며, 더 이상 막을 수 없습니다. 노동자 권리 및 미해결 인권 문제에 대한 지속적인 우려에도 불구하고, 중국이 노동력과 자원을 활용하는 놀라운 효율성은 기술 발전을 촉진하는 자본주의의 무자비한 효과를 보여줍니다. 이러한 "효율적인 활용"은 AI와 같은 최첨단 분야에서 특히 강력하게 나타났습니다. 칩 금지 및 다양한 국제 제재에도 불구하고 중국은 기대를 뛰어넘어 많은 사람들이 불가능하다고 생각했던 이정표를 달성했습니다. 이제 세계, 특히 회의적인 시각을 가진 사람들은 이 "포효하는 사자"의 현실을 깨달아야 할 때입니다. 중국의 부상을 억압하려는 무익한 시도보다는 미래 글로벌 혁신을 형성하는 중국의 역할을 수용하는 것이 유일한 길일 수 있습니다.

새로운 추론 시대: DeepSeek-R1 소개

DeepSeek-R1은 추론에 중점을 둔 언어 모델의 중대한 발전을 의미합니다. 지도 학습 미세 조정(SFT) 없이 대규모 **강화 학습(RL)**에만 의존했던 이전 모델 DeepSeek-R1-Zero를 기반으로 R1은 R1-Zero를 괴롭혔던 반복, 가독성 문제, 언어 혼합의 어려움을 극복했습니다. 이 개선된 모델은 다양한 벤치마크에서 OpenAI-o1과 원활하게 경쟁하여 DeepSeek의 단순성과 확장성을 통한 혁신에 대한 노력을 강조합니다. 놀랍게도 DeepSeek-R1과 6개의 증류된 고밀도 모델은 모두 오픈소스로 제공되어 학술 연구와 상업적 응용 프로그램 모두에 귀중한 자원을 제공합니다.

제로에서 히어로로: DeepSeek-R1의 진화

DeepSeek-R1-Zero: 획기적인 강화 학습

DeepSeek-R1-Zero는 규칙 기반 보상 시스템을 사용하여 DeepSeek-V3-Base에서 직접 훈련하고 SFT를 의도적으로 건너뛰면서 기반을 마련했습니다. 이러한 과감한 접근 방식은 다음과 같은 새로운 추론 능력을 배양했습니다.

자체 검증 가능 사고 연쇄(CoTs): 모델이 독립적으로 검증할 수 있는 추론 단계를 생성할 수 있도록 합니다.
반성적 추론: 문제 해결 과정의 핵심 구성 요소로 자기 반성을 통합합니다.
향상된 CoT 출력: 훈련 중 추론을 자연스럽게 확장하여 정확도를 향상시킵니다.

커뮤니티 칭찬: 열렬한 지지자들은 기존 CoT 또는 사람의 주석에 대한 의존성을 제거하고 최종 답변과 구조화된 추론에 집중하는 희소 보상 전략을 채택하여 보상 해킹을 효과적으로 방지하는 R1-Zero의 혁신적인 RL 방법론을 높이 평가했습니다.

난관 극복: 획기적인 성과에도 불구하고 R1-Zero는 긴 추론 작업에서 반복적인 출력과 언어 맥락 전환 중에 가끔 발생하는 비일관성과 씨름했습니다.

DeepSeek-R1: 개선된 걸작

R1-Zero의 기반 위에 구축된 DeepSeek-R1은 SFT를 통합하는 구조화된 파이프라인을 도입하여 성능을 향상시켰습니다.

콜드 스타트 SFT: 소규모 고품질 데이터 세트를 사용하여 모델의 추론 기능을 시작합니다.
인간 정렬 RL: 인간의 선호도에 맞춰 출력을 조정하여 R1-Zero의 전략을 향상시킵니다.
거부 샘플링 기반 SFT: RL의 추론 데이터를 작문, 사실적 QA, 인지 작업을 다루는 감독 데이터 세트와 결합합니다.
RLHF 미세 조정: 다양한 시나리오에서 강력성을 보장하기 위해 최종 개선을 적용합니다.

사용자 의견: 커뮤니티는 전략적 데이터 혼합을 통해 추론과 범용 작업을 효과적으로 조화시킨 균형 잡힌 발전에 대해 DeepSeek-R1을 칭찬했습니다. 또한 콜드 스타트 기여는 제한된 고품질 데이터라도 모델의 일반화 기능을 크게 향상시킨다는 것을 보여주었습니다.

컴팩트한 탁월함: 증류 및 소형 모델

탁월함을 간소화: 증류 프로세스

DeepSeek-R1의 정교한 추론 능력은 성능을 희생하지 않고 더 작고 효율적인 모델로 성공적으로 증류되었습니다.

1.5B~70B 매개변수 모델: 이러한 모델은 높은 성능을 유지하면서 계산 효율성이 높습니다.
뛰어난 성능: 증류된 모델은 기준 RL 훈련 소형 모델을 지속적으로 능가합니다.

커뮤니티 피드백: 사용자는 소형 모델이 R1의 패턴을 에뮬레이트하여 상당한 추론 능력을 달성했다는 점에 주목하며 **“데이터가 모델을 정의한다”**는 주문을 강조했습니다. 이것은 잘 관리된 증류 데이터 세트의 중요성을 강조합니다. 또한 소형 모델의 경우 직접 RL보다 증류를 통해 추론이 더 효과적으로 나타나 DeepSeek의 접근 방식의 효과를 강조합니다.

새로운 표준 설정: DeepSeek-R1의 벤치마크 주도

DeepSeek-R1은 다양한 영역에서 OpenAI-o1-mini 및 GPT-4o와 같은 경쟁사를 능가하며 새로운 벤치마크를 설정했습니다. 사용자는 일관되게 뛰어난 성능과 안정성을 강조합니다.

뛰어난 성능 지표

벤치마크	GPT-4o	Claude 3.5	OpenAI-o1-mini	DeepSeek-R1
수학 (MATH-500, Pass@1)	74.6	78.3	90.0	97.3
코드 (LiveCodeBench)	34.2	33.8	53.8	65.9
추론 (MMLU, Pass@1)	87.2	88.3	85.2	90.8
중국어 추론 (C-Eval)	76.0	76.7	68.9	91.8

사용자 관찰:

원활한 작업 전환: DeepSeek-R1은 R1-Zero의 일반적인 문제인 "맥락 혼합"을 효과적으로 방지합니다.
새로운 반성: 사용자는 모델이 "잠깐, 다시 생각해 보겠습니다"와 같은 반성적인 진술을 출력하는 경우를 언급했는데, 이는 증가하는 자기 인식과 고급 추론 기능을 나타냅니다.

코딩 과제에서의 승리

Leetcode 고난이도 문제를 DeepSeek-R1로 해결하는 사용자는 R1-Zero 및 OpenAI-o1-mini보다 일관된 정확도 향상을 보고하여 모델의 향상된 문제 해결 능력을 보여주었습니다.

접근성 및 실용적인 응용 프로그램: R1을 전 세계에 제공

DeepSeek-R1과 직접 소통

DeepSeek-R1은 고급 추론 작업을 위해 설계된 특수한 "DeepThink" 모드를 특징으로 하는 DeepSeek Chat을 통해 사용자가 쉽게 접근할 수 있습니다.

API를 통한 원활한 통합

개발자는 DeepSeek Platform에서 제공되는 OpenAI 호환 API를 통해 DeepSeek-R1을 자신의 애플리케이션에 손쉽게 통합하여 다양한 플랫폼에서 원활하게 구현할 수 있습니다.

로컬 배포 강화

로컬 설정을 선호하는 사용자의 경우 vLLM을 사용하여 DeepSeek-R1 모델을 쉽게 배포하여 설정 및 확장성을 용이하게 할 수 있습니다.

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B --tensor-parallel-size 2 --max-model-len 32768 --enforce-eager

그 이면: DeepSeek-R1의 기술적 마스터리

강화 학습의 획기적인 발전

DeepSeek-R1은 강화 학습에 몇 가지 획기적인 혁신을 도입했습니다.

희소 보상 구조: 올바른 답변과 구조화된 추론에만 보상함으로써 R1-Zero는 보상 해킹 문제를 효과적으로 완화합니다.
새로운 사고 연쇄(CoTs): 강화 학습은 복잡한 문제 해결 능력을 향상시키는 확장된 CoT를 자연스럽게 촉진합니다.

기존 방법보다 우수함

사용자 토론에서 규칙 기반 RL은 단순성과 강력성 때문에 **선호도 보상 모델(PRM)**보다 선호되었습니다. PRM 접근 방식은 불안정성과 보상 해킹에 더 취약한 것으로 알려져 규칙 기반 RL이 지속 가능한 모델 성능을 위한 더 안정적인 선택이 되었습니다.

미래를 형성하는 DeepSeek-R1의 광범위한 영향 및 비전

DeepSeek-R1은 오픈소스 출시를 통해 전 세계 연구자와 실무자에게 전례 없는 도구를 제공하여 추론 벤치마크에 혁명을 일으킬 것입니다. AI 커뮤니티는 DeepSeek의 투명성과 협업에 대한 헌신을 높이 평가했습니다.

주요 기여:

강력한 RL: 단순하면서도 강력한 강화 학습 메커니즘.
새로운 지능: 강화 학습만으로도 인간의 사고 과정과 비슷한 추론 능력을 발휘할 수 있음을 보여줍니다.
확장 가능한 증류: 소형 모델이 대형 모델과 경쟁할 수 있도록 하여 고급 AI 기능에 대한 접근성을 민주화합니다.

커뮤니티 칭찬:

“DeepSeek는 진정한 OpenAI입니다”: 사용자는 DeepSeek의 오픈소스 철학을 높이 평가하며 업계의 더욱 폐쇄적인 접근 방식과 대조합니다.
미래 전망: 소형 모델 추론의 지속적인 발전과 협업적인 AI 연구 생태계의 확장에 대한 기대가 높습니다.

AI 경쟁 항해: 정치인과 투자자를 위한 통찰력

DeepSeek-R1이 AI 분야에서 새로운 표준을 설정함에 따라 정책 입안자와 투자자는 글로벌 AI 경쟁을 형성하는 역학을 이해하는 것이 중요합니다. 중국이 AI 모델 훈련에서 빠르게 발전하면서 서구 국가들과의 격차를 줄이고 있지만, 이러한 상황은 AI 기술에 지속적인 기술적 해자가 없다는 것을 보여줍니다. 이러한 인식은 투자자와 AI 기업가에게 중요한 교훈을 제공합니다. AI의 혁신은 경쟁이 치열하며 신속하게 따라잡거나 능가할 수 있습니다.

현재 미국은 AI 경쟁에서 선두를 유지하고 있는데, 이는 주로 첨단 반도체 기술에 대한 전략적 제한 때문입니다. 미국은 AI 개발에 필수적인 최첨단 반도체 칩 제조에 중요한 구성 요소인 극자외선 노광(EUV) 장비의 중국 수출을 금지했습니다. 이러한 차단은 중국이 가장 고급 칩을 독자적으로 생산하는 능력을 제한하여 미국의 AI 하드웨어 및 소프트웨어 기능 경쟁력을 유지합니다.

투자자와 정책 입안자에게 이것은 AI 연구와 기반 하드웨어 인프라 모두를 지원하는 것이 중요함을 강조합니다. EUV 노광과 같은 첨단 제조 기술에 대한 지속적인 투자는 미국의 AI 리더십을 유지하는 데 중요합니다. 또한 국제 협력을 촉진하고 중요 기술에 대한 접근을 보장하는 것은 균형 있고 혁신적인 글로벌 AI 생태계를 유지하는 데 중요합니다. AI 발전이 고유한 기술적 장벽으로 보호되지 않는다는 점을 인식함으로써, 이해 관계자는 민첩성, 최첨단 기술에 대한 투자, 그리고 빠르게 변화하는 AI 경계를 탐색하기 위한 전략적 정책을 우선시해야 합니다.

앞으로의 여정: 결론

DeepSeek-R1은 추론 모델에 대한 표준을 높일 뿐만 아니라 강화 학습과 데이터 기반 개선의 혁신적인 사용을 통해 AI 커뮤니티에 새로운 벤치마크를 설정했습니다. 단순성, 확장성, 개방형 접근성의 조합은 AI 연구 및 응용 프로그램 발전에서 중추적인 역할을 강조합니다.

DeepSeek-R1-Zero에서 DeepSeek-R1로의 발전은 반복적인 개선과 결합된 강화 학습이 AI 기능의 경계를 어떻게 넓힐 수 있는지 보여줍니다. 한 사용자가 적절하게 요약한 것처럼:

“가르치지 말고, 유인하라.”

DeepSeek-R1을 통해 오픈소스 AI의 미래는 그 어느 때보다 밝게 빛나며, 향상된 추론, 향상된 접근성, 그리고 인공지능의 다음 단계 혁신을 주도할 협업 정신을 약속합니다.

중국 DeepSeek R1 돌파구, 오픈소스 AI 리더십 재정의 및 GPT-o1 주도권에 도전