딥시크은 오픈 소스 LLM(Large Language Model)이기 때문에 AI 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 이 모델은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계되어, 창의적 글쓰기, 코딩, 광학 문자 인식과 같은 시각적 작업, 고객 지원 챗봇 등과 같은 여러 응용 분야에 이상적입니다.
DeepSeek 챗봇은 오픈 소스이기 때문에 다른 모델들보다 두드러집니다. 즉, 기업과 개발자가 무료로 사용하고 커스터마이즈할 수 있습니다. 주요 경쟁사보다 자원이 적음에도 불구하고, 효율성 향상을 위한 다중 헤드 잠재 주의(MLA)와 최적화된 연산 능력을 위한 혼합 전문가(MoE)와 같은 고급 기술을 활용하여 놀라운 성능을 달성합니다.
DeepSeek이란?
DeepSeek은 자연어 처리(NLP), 코드 생성, 수학적 추론 등 다양한 작업을 처리하기 위해 만들어진 최첨단 오픈 소스 언어 모델(LLM)입니다.
DeepSeek을 인간의 언어와 컴퓨터 코드를 놀라울 정도로 정확하게 이해하고 처리할 수 있는 고도의 지능형 보조 도구라고 생각하면 됩니다.
이 회사의 주력 모델인 DeepSeek-R1은 6710억 개의 매개변수를 가진 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 활용하여 탁월한 효율성과 성능을 제공합니다.
벤치마크 결과에 따르면, DeepSeek-R1은 기능 면에서 GPT-4o 및 Claude 3.5 Sonnet과 동등한 수준을 유지하면서 Llama 3.1 및 Qwen 2.5와 같은 모델을 능가합니다.
LLM 외에도, DeepSeek은 이미지 생성 분야에서 Janus-Pro-7B를 활용하여 OpenAI의 DALL·E 3와 Stability AI의 Stable Diffusion을 능가하는 강력한 텍스트-이미지 모델인 Janus-Pro-7B를 활용하여 생성적 AI 비서으로 사업을 확장했습니다.
DeepSeek은 어떻게 작동하나요?
고급 AI 모델은 단순한 도구가 아니라 방대한 양의 데이터를 처리하고 통찰력을 생성하며 복잡한 의사 결정을 자동화하도록 설계된 강력한 시스템입니다. 그렇다면 이 모델의 효율성은 어떻게 달성될까요? 핵심 아키텍처, 프로세스, 그리고 독특한 혁신을 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
AI 모델의 작업 흐름
다음은 질문에 응답할 때 정교한 AI 모델이 작동하는 방식입니다.
- 입력 처리 – 사용자가 질문을 입력합니다.
- 토큰화 – 이 모델은 텍스트를 더 작은 단위(토큰)로 나눕니다.
- 상황적 이해 – AI는 주의 메커니즘을 사용하여 쿼리의 맥락, 의도, 의미를 분석합니다.
- 지식 검색 – 시스템은 훈련된 데이터에서 관련 정보를 가져와 정확한 응답을 형성합니다.
- 응답 생성 – 모델은 이해를 바탕으로 포괄적인 응답을 구성합니다.
- 후처리 – 생성된 응답은 사용자에게 표시되기 전에 수정되고 형식이 지정됩니다.
딥시크의 핵심 아키텍처
딥시크의 아키텍처는 혁신적인 프레임워크를 사용하여 고성능과 계산 효율성의 균형을 유지합니다. 혼합 전문가(Mixture of Experts, MoE) 프레임워크를 사용하면 전문화된 전문가를 동적으로 선택할 수 있습니다. 모든 입력에 대해 활성화된 전문가의 하위 집합만 있으므로, 모델이 작업의 요구 사항에 따라 자원을 효율적으로 할당할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 전문화된 계산에 중점을 둔 공유 및 라우팅된 전문가가 있습니다. 이 모델은 경로화된 작업과 일반적인 작업을 모두 처리하여 전문가의 전문화를 강화하고 중복을 줄입니다.
DeepSeek은 키-값 쌍을 잠재 벡터로 압축하는 MLA(Multi-Head Latent Attention)를 사용합니다. 고급 트랜스포머 기반 아키텍처는 메모리 사용량을 크게 줄이고, 성능과 추론 속도를 향상시킵니다. 또한 DeepSeek 모델은 확장된 컨텍스트 길이를 지원하여 광범위한 컨텍스트 이해가 필요한 작업에 유용합니다.
다음은 딥시크이 작업을 함께 계층화하는 방법입니다.
신경망
딥시크 챗봇은 다국어 텍스트, 코드, 실시간 데이터를 학습합니다. 이를 통해 추세를 예측하고, 언어를 이해하고, 코드를 작성할 수 있습니다.
데이터 수집 엔진
DeepSeek 엔진은 API, IoT 장치, 사용자 입력에서 데이터를 수집합니다. 그런 다음 모든 오류, 중복, 관련 없는 내용을 제거합니다.
실시간 처리 레이어
이 레이어는 밀리초 단위로 데이터를 처리합니다. 동적 가격 책정이나 사기 탐지와 같은 작업에 적합합니다.
적응형 출력 시스템
DeepSeek은 대시보드, API, 자동화된 워크플로를 통해 사용자의 요구에 따라 결과를 제공합니다.
혁신적인 훈련 기법
딥시크AI 채팅 모델은 혁신적인 훈련 기법을 활용하여 효율성, 정확성, 확장성을 향상시킵니다. 필요한 구성 요소만 동적으로 활성화함으로써 높은 성능을 유지하면서 연산 능력을 최적화합니다. 정교한 주의 메커니즘은 맥락 이해를 향상시켜 모델이 복잡한 질의를 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. 지속적인 미세 조정과 강화 학습은 응답을 더욱 세분화하여 다양한 응용 프로그램 전반에 걸쳐 정확성과 적응성을 보장합니다. 이러한 발전으로 인해 AI는 실제 상황에서 정확하고 효율적이며 맥락에 맞는 결과를 제공할 수 있게 되었습니다.
강화 학습
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 내리는 방법을 학습하는 기술입니다. DeepSeek-R1과 같은 고성능 모델은 이 기술을 활용합니다. 모델이 목표를 달성하기 위해 특정한 행동을 수행하면, RL은 그것을 보상하거나 처벌합니다. 예를 들어, 이 기술은 지도 학습이나 비지도 학습에서 모델의 출력을 알려진 기준과 비교합니다. 강화 학습은 모델이 무엇을 출력해야 하는지 알려주지 않습니다. 대신, 모델은 자신의 행동에 대한 보상을 획득함으로써 원하는 행동을 무작위로 발견합니다. 이것이 로봇 공학, 게임 플레이, 자율 시스템, 금융 분야에서 널리 사용되는 이유입니다.
강화 학습의 구성 요소
지도 학습에서는 모델이 레이블이 지정된 데이터로부터 학습합니다. 반대로, RL은 시행착오 접근법에 의존합니다. 다음은 RL의 구성 요소입니다.
- 에이전트 – 학습자 또는 의사 결정자.
- 환경 – 에이전트가 상호 작용하는 세계.
- 상태(들) – 환경에서 에이전트의 현재 상황.
- 행동 (a) – 에이전트가 내린 결정.
- 보상 (r) – 에이전트가 원하는 목표를 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 피드백 신호.
- 정책 (π) – 상태에 따라 에이전트의 행동을 정의하는 전략.
- 가치 함수 (V) – 상태의 장기적인 기대 보상을 추정합니다.
- Q-가치 (Q(s, a)) – 주어진 상태에서 행동의 질을 측정합니다.
어떻게 작동합니까?
RL은 LLM이 생성한 사고의 사슬(CoT)을 개선하기 위해 모델이 문제에 대한 올바른 해결책을 생성하도록 장려합니다. 수학, 코딩, 과학 등 알려진 해결책이 있는 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 일반적인 LLM 훈련에서는 모델이 토큰 단위로 작동합니다. 강화 학습에서는 프롬프트와 응답 사이에 중간 토큰을 생성해야 하는 경우에도 정확한 결론을 생성하면 모델에 보상이 주어집니다.
딥시크은 강화 학습만으로도 DeepSeek-R1-Zero가 문제 해결 전략을 학습하는 데 충분하다는 것을 발견했습니다. 이 모델은 출력에서 혼합 언어를 사용했는데, 이는 나중에 소수의 긴 CoT를 미세 조정하여 극복했습니다.
보상 기능 엔지니어링
DeepSeek의 AI 모델 개발에서 보상 기능은 모델이 도움이 되고, 해롭지 않으며, 정직하고, 합리적이며, 인간의 선호에 부합하는 결과를 산출하도록 유도합니다. 훈련 과정에서 모델은 인센티브 시스템을 통해 학습합니다.
딥시크은 전통적인 신경 보상 모델을 능가하는 규칙 기반 보상 시스템을 배치합니다. 이러한 기능은 모델의 출력에 따라 긍정적, 중립적, 부정적 보상을 제공하여 학습 과정을 효과적으로 안내합니다. 단일 보상에 의존하는 대신, DeepSeek-V3는 규칙 기반 및 모델 기반 보상 메커니즘을 모두 사용하는 하이브리드 전략을 구현합니다. 이 아키텍처는 핵심 기능에 더 많은 정밀성을 통합함으로써 모델의 성능에 매우 중요합니다.
규칙 기반 시스템이 너무 경직될 때, 모델 기반 보상 시스템(RM)은 유연성과 미묘한 차이를 허용합니다. DeepSeek-V3는 이러한 미묘하고 다각적인 접근 방식을 통해 “보상 해킹”이라는 문제를 해결합니다.
이러한 발전에도 불구하고, DeepSeek-V3 훈련의 주요 과제 중 하나는 확장성입니다. 적절한 양의 고품질 훈련 데이터를 생성하고 점수를 정확하게 할당하려면 컴퓨팅 리소스, 엔지니어링 전문 지식, 모델 최적화에 상당한 투자가 필요합니다. 정확하고 신뢰할 수 있으며 논리적으로 타당한 응답을 제공하는 모델을 구축하려면 이러한 과제를 해결하는 것이 필수적입니다.
모델 정제
전체 DeepSeek 모델은 6,710억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 실행하려면 수천 개의 GPU가 필요합니다. 실행에 필요한 인프라스트럭처는 거대 기술 기업들만이 감당할 수 있기 때문에 대부분의 사람들에게는 실용적이지 않습니다. DeepSeek은 Meta의 Llama와 Alibaba의 Qwen 아키텍처를 사용하여 R1 모델을 더 작은 변형으로 추출했습니다.
모델 증류는 크고 복잡한 AI 모델(“교사”)이 그 지식을 더 작고 효율적인 모델(“학생”)에게 전달하는 기술입니다. 학생 모델은 교사의 산출물을 모방하여 학습하고, 필수 패턴과 통찰력을 간소화된 형태로 유지합니다. 이 과정을 통해 계산 요구량이 줄어들고, 증류된 모델이 더 효율적이고 저전력 하드웨어에 배치하기에 적합해집니다. 추출된 모델은 15억에서 700억 개의 매개변수로 구성되어 있으며, 이는 6710억 개의 매개변수 모델을 훨씬 능가하는 수치입니다. 추론 및 문제 해결 작업에서 여전히 더 강력한 성능을 유지합니다.
추출된 모델은 컴퓨팅 성능이 덜 필요하기 때문에 효율적이며, 소비자용 하드웨어에 배포하는 데 적합합니다. 딥시크은 MIT 라이선스 하에 오픈 소스 모델을 제공하여 개발자들이 다양한 응용 프로그램에 활용하고 적용할 수 있도록 합니다.
이러한 최적화된 모델은 여러 플랫폼에 걸쳐 원활하게 통합될 수 있습니다. 예를 들어, Amazon Bedrock을 사용하면 기업들이 DeepSeek-R1 정제 모델을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 마찬가지로, IBM의 watsonx.ai 플랫폼은 이러한 모델에 대한 엔터프라이즈급 액세스를 제공하여 개발자들이 대규모 AI 솔루션을 구축하고 배포할 수 있도록 지원합니다.
Emergent Behavior Networks
딥시크 AI 채팅 봇은 Emergent Behavior Networks를 통해 인공지능 분야에서 획기적인 발견을 했습니다. 강화 학습을 통해 이 모델은 명시적인 프로그래밍 없이도 복잡한 추론 기술을 유기적으로 개발할 수 있는 능력을 입증했습니다. 이 획기적인 발견은 AI 시스템 내의 지능이 자연스럽게 진화할 수 있음을 확인시켜 주며, 머신 러닝과 적응적 의사 결정의 새로운 지평을 열었습니다.
딥시크의 혁신적인 훈련 모델은 AI 개발의 근본적인 변화를 의미합니다. 이 회사는 기존의 방법론에 도전함으로써 비용을 절감했을 뿐 아니라 인공 일반 지능(AGI)을 향한 여정을 가속화했습니다. R1의 도입으로 DeepSeek은 AI 진화의 새로운 기준을 설정하고 지능형 시스템의 미래를 재정의하고 있습니다.
결론
DeepSeek은 혼합 전문가(MoE), 다중 머리 잠재적 주의(MLA), 강화 학습, 모델 증류 등을 통해 AI를 재정의하여 최고의 효율성과 성능을 달성하고 있습니다. 규칙 기반 및 모델 기반 보상 시스템은 정확성과 인간적 조화를 보장하는 한편, 긴급 행동 네트워크는 유기적 지능 성장을 가능하게 합니다.
DeepSeek은 모델 증류를 통해 AI의 접근성을 높이고, 강력한 추론 능력을 유지하면서 계산 요구량을 줄입니다. DeepSeek은 Janus-Pro-7B를 통해 생성적 AI로 확장하면서, AI 기반 솔루션의 미래를 만들어가고 있으며, 인공 일반 지능(AGI)의 길을 닦고 있습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
DeepSeek의 R1 모델은 전통적인 AI 모델과 어떻게 다른가요?
인간이 라벨을 붙인 방대한 데이터 세트에 크게 의존하는 전통적인 모델과 달리, DeepSeek의 R1은 강화 학습과 규칙 기반 보상 시스템을 활용하여 적은 데이터와 연산 능력으로도 높은 성능을 달성합니다.
지도 학습보다 강화 학습을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?
강화 학습을 사용하면 모델이 상호 작용과 피드백을 통해 학습할 수 있으므로 라벨이 붙은 데이터 세트 없이도 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 이로 인해 더 유연하고 자율적인 AI 시스템이 만들어집니다.
보상 기능 엔지니어링이 AI의 행동에 어떤 영향을 미치나요?
보상 기능의 설계는 AI의 학습 궤적에 직접적인 영향을 미칩니다. 잘 만들어진 보상 기능은 바람직한 행동을 장려하고 바람직하지 않은 행동을 억제하여 보다 효과적이고 일관된 AI 출력을 이끌어낼 수 있습니다.
DeepSeek이 R1 모델을 오픈소스화한 것은 어떤 의미가 있나요?
R1을 오픈소스화함으로써, DeepSeek은 전 세계의 개발자들이 그들의 모델에 접근하고 연구하고 이를 기반으로 구축할 수 있도록 함으로써, AI 커뮤니티의 혁신과 협업을 촉진합니다.
강화 학습은 새로운 행동의 출현에 어떤 역할을 합니까?
강화 학습은 AI 시스템이 탐색하고 적응하도록 장려하며, 이로 인해 시스템이 보상을 극대화하기 위해 행동을 최적화하면서 복잡한 행동이 출현할 수 있습니다.
DeepSeek 모델에서 새로운 행동의 예는 무엇입니까?
DeepSeek의 R1 모델에서는 AI가 문제를 더 효과적으로 해결하기 위해 자발적으로 처리를 조정하는 “아하 순간”이 관찰되었으며, 이는 직접 프로그래밍하지 않아도 나타난 행동입니다.
보상 기능 엔지니어링은 강화 학습에서 탐색-이용 트레이드오프에 어떤 영향을 미칩니까?
보상 기능 공학은 AI가 새로운 전략을 탐색하는 것과 이미 성공한 것으로 알려진 전략을 활용하는 것 사이에서 균형을 잡는 방식을 결정합니다. 적절하게 설계된 보상은 건강한 균형을 장려하여 보다 강력한 학습 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 이러한 개념을 이해하는 것은 DeepSeek이 효율적이고 강력한 AI 모델을 개발하는 데 사용하는 발전된 기술과 방법론을 이해하는 데 필수적입니다.
