What is DeepSeek-R1?
DeepSeek-R1 시리즈는 AI 연구 개발을 발전시키도록 설계된 강력한 추론 모델 세트를 제공합니다. DeepSeek-R1-Zero 및 DeepSeek-R1을 포함한 이러한 모델은 수학, 코드 및 추론 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, OpenAI-o1과 같은 선도적인 모델과 비교할 만하고 경우에 따라서는 능가하는 수준의 성과를 달성합니다.
주요 기능:
DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1은 서로 다른 방식으로 훈련되어 AI 추론 분야에서 상당한 발전을 이끌었습니다.
강화 학습(RL) 활용: DeepSeek-R1-Zero는 기존의 지도 학습 미세 조정(SFT) 단계를 거치지 않고 RL만으로 훈련되었습니다. RL만으로도 모델에서 정교한 추론 행동이 어떻게 촉진되는지, 자체 검증, 반성 및 장황한 사고 과정(CoT) 생성과 같은 부상 능력으로 이어지는지 확인할 수 있습니다.
콜드 스타트 데이터 통합: DeepSeek-R1-Zero와 달리 DeepSeek-R1은 RL 훈련 전 데이터를 포함합니다. 이를 통해 DeepSeek-R1-Zero에서 볼 수 있는 끝없는 반복과 가독성 저하와 같은 문제를 피할 수 있으며, 전반적인 추론 성능도 향상됩니다.
소형 효율적인 모델을 위한 증류 활용: DeepSeek-R1의 추론 기능은 더 작고 접근성이 뛰어난 모델로 증류됩니다. 더 작은 규모에서 RL로 직접 훈련된 모델보다 성능이 뛰어난 이 증류된 모델을 다양한 애플리케이션에 활용하여 성능 저하 없이 활용할 수 있습니다.
오픈소스 모델 활용: 이번 출시에는 DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 및 Llama와 Qwen을 기반으로 한 6개의 증류된 모델의 오픈소스 버전이 포함되어 있습니다. 이러한 모델에 접근하여 고급 추론 기능을 프로젝트에 통합하고 연구 커뮤니티에 기여할 수 있습니다. 특히 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B는 여러 벤치마크에서 OpenAI-o1-mini를 능가하여 고밀도 모델의 새로운 기준을 제시합니다.
활용 사례:
연구원과 개발자는 DeepSeek-R1 모델을 여러 가지 방법으로 사용할 수 있습니다.
학술 연구: 연구원이라면 DeepSeek-R1-Zero는 순수 RL이 모델 훈련에 미치는 영향을 연구할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다. SFT 없이 복잡한 추론 동작이 어떻게 나타나는지 탐구하여 새로운 훈련 방법론을 발견할 수 있습니다. DeepSeek-R1은 또한 콜드 스타트 데이터가 모델 훈련에 미치는 영향을 연구할 수 있는 독특한 기회를 제공합니다.
모델 개발: 개발자는 DeepSeek-R1 또는 증류된 버전을 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 예를 들어 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B를 사용하여 기존 솔루션보다 우수한 성능을 제공하는 고급 코드 생성 도구를 구축할 수 있습니다. DeepSeek-R1은
model='deepseek-reasoner를 설정하여 호출할 수 있는 사고 과정을 출력하는 API 서비스를 제공합니다.벤치마킹 및 평가: 제공된 종합적인 평가 결과를 사용하여 모델을 DeepSeek-R1과 비교 벤치마킹할 수 있습니다. 예를 들어 수학적 추론 개선 작업을 하고 있다면 DeepSeek-R1이 79.8%의 통과율을 달성한 AIME 2024 벤치마크에서 모델의 성능을 비교할 수 있습니다.
결론:
DeepSeek-R1 시리즈 모델은 AI 추론 분야에서 상당한 진전을 나타냅니다. 고급 훈련 기술을 활용하고 모델을 오픈소스로 공개함으로써 DeepSeek는 연구원과 개발자가 AI의 새로운 영역을 탐구할 수 있도록 지원합니다. 학술 연구를 수행하든, AI 기반 애플리케이션을 개발하든, 또는 모델을 벤치마킹하려고 하든 DeepSeek-R1은 성공하는 데 필요한 도구와 성능을 제공합니다.
FAQ:
1. DeepSeek-R1 모델을 독창적으로 만드는 요소는 무엇입니까?
DeepSeek-R1 모델은 훈련 방법론으로 인해 독창적입니다. DeepSeek-R1-Zero는 강화 학습을 통해서만 훈련되어 지도 학습 미세 조정 없이도 복잡한 추론이 나타날 수 있음을 보여줍니다. DeepSeek-R1은 콜드 스타트 데이터를 활용하여 성능을 향상시키고 가독성 저하와 같은 문제를 해결합니다. 또한 이러한 고급 추론 기능을 소형 모델로 증류할 수 있는 기능은 다양한 애플리케이션에서 더욱 접근성을 높입니다.
2. DeepSeek-R1 모델에 어떻게 접근하고 사용할 수 있습니까?
공식 DeepSeek 웹사이트와 API 플랫폼을 통해 DeepSeek-R1 모델에 접근할 수 있습니다. DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 및 증류된 버전을 포함한 모델은 Hugging Face에서도 사용할 수 있습니다. Qwen 또는 Llama 모델에 대한 표준 절차를 사용하여 다운로드하고 프로젝트에 통합할 수 있습니다.
3. 증류된 모델을 사용하는 이점은 무엇입니까?
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B와 같은 증류된 모델은 여러 가지 이점을 제공합니다. 더 큰 DeepSeek-R1 모델의 고급 추론 기능을 유지하지만 더 작고 효율적입니다. 즉, 리소스가 제한된 환경에서도 성능 저하 없이 배포할 수 있습니다. 또한 강화 학습으로 직접 훈련된 동일한 크기의 모델보다 성능이 뛰어나 코드 생성 및 수학적 추론과 같은 작업에 우수한 결과를 제공합니다.
4. DeepSeek-R1 모델은 다른 주요 모델과 어떻게 비교됩니까?
DeepSeek-R1 모델은 벤치마크에서 매우 우수한 성능을 보이며, 종종 OpenAI-o1과 같은 주요 모델과 동등하거나 능가합니다. 예를 들어 DeepSeek-R1은 AIME 2024 벤치마크에서 79.8%의 통과율을, MATH-500에서는 97.3%의 통과율을 달성했습니다. 코딩 작업에서는 Codeforces 등급 2029를 달성하여 인간 참가자의 96.3%를 능가했습니다. 증류된 모델 또한 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B가 다양한 벤치마크에서 OpenAI-o1-mini를 능가하는 등 강력한 성능을 보여줍니다.
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DeepSeek-R1 was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-01-21.
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