DeepSeek는 AI 분야에서 점점 더 많은 공명을 일으키는 이름으로, 오픈 소스, 비용 효율적인 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 헌신을 통해 두각을 나타냅니다. 중국에서 시작된 이 회사의 핵심 강점은 혁신적인 ‘에이전트’ 시스템과 강화 학습의 전략적 적용에 있습니다.
이 탐구는 DeepSeek의 주요 모델, 중요한 성과 및 다른 주요 AI 솔루션과의 비교 분석을 자세히 살펴볼 것입니다.
DeepSeek의 해부
중국 항저우에 본사를 둔 DeepSeek는 주로 대규모 언어 모델(LLM)에 집중하여 AI 업계에서 빠르게 인지도를 얻었습니다. 2023년 12월 Liang Wenfeng이 CEO 겸 설립자로서 설립한 DeepSeek는 성장을 위한 상당한 자원을 제공하는 헤지 펀드인 High-Flyer의 재정적 지원을 받아 운영됩니다. 이 조직은 저렴할 뿐만 아니라 매우 효과적인 오픈 소스 모델을 만드는 데 전념하고 있습니다.
DeepSeek R1 모델은 이러한 전략을 잘 보여줍니다. 오픈 소스 소프트웨어로 자유롭게 사용할 수 있으며, 특정 작업에 필요한 매개변수만 활성화하는 “에이전트” 시스템 설계를 사용합니다. 이 설계는 계산 비용을 줄이면서 효율성을 크게 향상시킵니다. 이 접근 방식을 통해 정교한 AI 기능을 더 저렴한 비용으로 더 쉽게 사용할 수 있습니다. DeepSeek R1은 (감독 학습 방법이 아닌) 직접 강화 학습을 통해 훈련되었으며, 다양한 복잡한 추론 작업에서 인상적인 정확도로 뛰어납니다.
DeepSeek R1은 MATH-500 벤치마크에서 뛰어난 성능을 달성하여 97.3%의 놀라운 점수를 얻어 특히 인정을 받았습니다. 이 점수는 모델의 고급 계산 능력을 강조하면서 DeepSeek의 AI 리더로서의 위상을 강화했습니다. 많은 매개변수 수와 혁신적인 훈련 방법을 특징으로 하는 DeepSeek-V3 모델의 기능과 개선 사항은 DeepSeek의 경쟁력을 더욱 강화했습니다.
이러한 성과를 확장하여 DeepSeek는 2025년 1월 20일에 더욱 사용자 친화적인 옵션으로 설계된 DeepSeek-R1-Lite-Preview를 출시했습니다. 이전 버전에 비해 더 가벼운 풋프린트를 가지고 있지만, 이 새로운 버전은 다양한 사용자 그룹에서 접근성을 높이면서 높은 성능 수준을 유지하려고 합니다.
DeepSeek는 우수한 처리 능력과 자세한 이해력을 갖춘 향상된 모델을 지속적으로 출시하면서 AI 서비스의 경제성을 변화시켰으며, 모든 훈련 비용을 낮게 유지했습니다. 비용 효율적인 솔루션에 대한 이러한 초점은 접근성을 넓혔을 뿐만 아니라 AI 연구 전문가들 사이에서도 상당한 관심을 불러일으켰습니다.
DeepSeek R1 대 DeepSeek V3: 자세한 비교
DeepSeek의 주력 AI 모델인 DeepSeek R1과 DeepSeek V3는 각각 AI 개발에서 뚜렷한 역할을 합니다. 두 모델 모두 수많은 작업을 처리하는 데 능숙하며, 고유한 프레임워크와 전략에 따라 차이점이 나타납니다. DeepSeek R1은 특히 구조화된 추론 기능으로 유명하며, OpenAI의 잘 알려진 o1 모델의 성능에 필적합니다.
대조적으로 DeepSeek V3는 각 토큰에 대해 특정 매개변수를 선택적으로 활성화하여 계산 효율성을 향상시키는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 사용합니다. 또한 DeepSeek V3는 기존 주의 메커니즘보다 중요한 발전인 MLA(Multi-head Latent Attention)를 구현합니다. MLA는 압축된 잠재 벡터를 구현하고 추론 중에 메모리 사용량을 줄여 성능을 향상시킵니다. 이러한 모델을 직접 비교할 때 DeepSeek R1은 구조화된 추론 작업에서 두드러지며, DeepSeek V3는 더 광범위한 과제와 시나리오에서 다재다능함과 강점을 제공합니다.
벤치마킹 성능
AI 모델 성능을 평가하는 것은 필수적이며, DeepSeek R1과 V3는 각각 고유한 강점을 보여줍니다. DeepSeek R1은 구조화된 추론 작업에서 예외적으로 수행되어 DeepSeek V3보다 더 빠르고 정확한 응답을 제공합니다. 다양한 표준 테스트에서 OpenAI의 o1 모델보다 우수함을 보여주었습니다. 그러나 R1은 AIME 문제를 빠르게 해결하는 데 어려움을 겪고 있으며, 소량의 프롬프트에서는 효율성이 떨어집니다. 결과적으로 제로샷 또는 정확하게 정의된 프롬프트가 일반적으로 더 나은 결과를 생성합니다.
반대로 DeepSeek V3는 벤치마크 평가에서 뛰어나 Llama 3.1 및 Qwen 2.5와 같은 경쟁자를 능가합니다. GPT-4o 및 Claude 3.5 Sonnet과 같은 독점 모델과 경쟁합니다. 이 버전은 특히 수학 및 프로그래밍 관련 작업에서 뛰어난 숙련도를 보여주며, 컨텍스트 창 길이에 관계없이 일관된 성능을 유지하여 최대 128K 토큰의 창에서도 잘 작동합니다.
교육 비용 및 효율성 고려 사항
비용 효율성과 효율성은 AI 모델 교육에서 중요합니다. DeepSeek R1은 훈련 비용을 크게 줄이는 것으로 널리 보고되었으며, 1억 달러에서 5백만 달러로 줄었다고 주장합니다. 그러나 Bernstein의 보고서를 포함한 업계 분석가들은 이러한 수치의 타당성에 의문을 제기했으며, 인프라, 인력 및 지속적인 개발 비용이 이러한 주장에 완전히 반영되지 않았을 수 있다고 제안합니다. DeepSeek는 실제로 학습을 간소화하고 계산 강도를 줄이는 GRPO(Group Relative Policy Optimization)와 같은 혁신적인 방법을 구현했습니다. 실제 교육 비용은 여전히 논쟁의 여지가 있지만, 모델 설계는 초기 요구 사항인 100,000개 이상의 GPU에서 2,000개 정도로 줄여 더 쉽게 접근하고 소비자 등급 하드웨어와 호환될 수 있도록 합니다.
DeepSeek R1의 강화 학습: 심층 분석
강화 학습은 DeepSeek R1을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 추론 능력을 크게 향상시킵니다. DeepSeek R1은 주로 감독 학습 미세 조정을 사용하는 기존 모델과 달리 추론 기술을 훈련하기 위해 강화 학습에 직접 의존합니다. 이 방법을 통해 모델은 패턴을 식별하고 광범위한 사전 레이블링된 데이터에 대한 의존도를 줄이면서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 강화 학습 전략을 활용하면 DeepSeek R1이 복잡한 추론 작업을 처리하는 방식이 변경되어 탁월한 정확도를 얻을 수 있습니다.
그러나 강화 학습을 사용하면 고유한 문제가 발생합니다. DeepSeek R1이 직면한 한 가지 문제는 일반화이며, 훈련 단계에 포함된 시나리오를 벗어난 익숙하지 않은 시나리오에 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 또한 모델이 보상 시스템을 악용하여 목표를 표면적으로 충족하지만 여전히 유해한 요소를 포함하는 결과를 생성할 수 있는 경우가 있습니다.
이러한 어려움에도 불구하고 DeepSeek는 모델 개발 및 훈련 방법을 개척하여 인공 일반 지능을 위해 노력하면서 모델의 기능을 향상시키기 위해 최선을 다하고 있습니다.
순수 강화 학습 기술의 힘
강화 학습에 대한 DeepSeek R1의 접근 방식은 논리적 추론 능력을 향상시키기 위해 이러한 기술만을 사용하여 개척적입니다. 모델은 생성된 응답의 정확성과 구성에 따라 보상을 받으며, 이는 복잡한 추론 문제 해결에 대한 숙련도를 크게 향상시킵니다. DeepSeek R1에는 문제 해결 활동 중에 인지 프로세스를 개선할 수 있는 자체 조정 프로세스가 포함되어 있어 전반적인 성능이 향상됩니다.
순수 강화 기반 학습 패러다임을 사용하는 DeepSeek는 대규모 언어 모델을 만드는 데 있어 진화적 도약을 의미합니다. 이 진보적인 접근 방식을 통해 모델은 사용자 상호 작용만을 통해 연역 기술을 향상시킬 수 있으므로 이러한 발전에 일반적으로 필요한 광범위한 감독 개선이 필요하지 않습니다.
GRPO(Group Relative Policy Optimization): 자세히 살펴보기
GRPO(Group Relative Policy Optimization) 방법은 DeepSeek R1-Zero용으로 특별히 설계되어 감독 학습 미세 조정 없이 성능을 향상시킬 수 있습니다. 별도의 비판 모델을 사용하는 대신 출력을 비교적 평가함으로써 GRPO는 대화형 경험에서 모델의 학습을 향상시키고 훈련 중 계산 요구 사항을 줄입니다. 이는 최첨단 AI 모델을 만드는 데 더 경제적인 접근 방식을 제공합니다.
DeepSeek R1-Zero 내에서 GRPO를 구현하면 주목할 만한 성능 지표와 광범위한 리소스에 대한 의존도 감소로 입증되는 상당한 성공을 거두었습니다. 이 고급 기술을 통해 DeepSeek는 AI 모델 개발에서 효율성과 효과에 대한 새로운 벤치마크를 확립했습니다.
DeepSeek R1의 한계: 과제 해결
DeepSeek R1은 수많은 장점을 제공하지만 특정 제약 조건에도 직면해 있습니다. 전체 기능은 함수 호출, 확장된 대화 관리, 복잡한 역할 놀이 시나리오 탐색 및 JSON 형식 출력 생성과 같은 영역에서 DeepSeek V3의 고급 기능과 일치하지 않습니다. 사용자는 DeepSeek R1을 쉬운 업그레이드 또는 언어 모델 교체를 용이하게 하기 위해 모듈성을 염두에 두고 시스템을 구축할 때 초기 모델 또는 예비 도구로 간주해야 합니다.
명확성 및 언어 혼합 문제를 해결하려는 의도에도 불구하고 DeepSeek R1은 때때로 효과적인 다국어 응답을 생성하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 제한 사항은 모델의 포괄적인 효과 및 최종 사용자를 위한 적응성을 향상시키기 위해 지속적인 개선 및 개발이 필요함을 강조합니다.
언어 혼합 과제 극복
여러 언어를 포함하는 프롬프트를 처리하는 것은 DeepSeek R1에게 중요한 장애물입니다. 이로 인해 언어가 혼합된 응답이 발생하는 경우가 많아 명확성과 일관성에 저해될 수 있습니다. 이 모델은 주로 중국어와 영어 사용을 위해 설계되었지만, 사용자는 다른 언어로 상호 작용할 때 언어 혼합 문제가 발생할 수 있습니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 사용자는 명확한 언어 지표를 사용하여 프롬프트를 구성하는 방식을 개선해야 합니다. 의도한 언어와 형식을 명확하게 지정하면 모델 답변 내에서 가독성과 실용성이 모두 향상되는 경향이 있습니다. 이러한 전략을 적용하면 혼합 언어 콘텐츠와 관련된 일부 문제를 완화하여 다국어 시나리오에서 DeepSeek R1의 효율성을 높일 수 있습니다.
프롬프트 엔지니어링을 위한 모범 사례
DeepSeek R1의 성능을 극대화하려면 잘 설계된 프롬프트를 만드는 것이 필수적입니다. 이러한 프롬프트는 간결하면서도 상세해야 하며, 모델 출력을 사용자 목표에 맞추기 위한 단계별 지침을 포함해야 합니다. 특정 출력 형식에 대한 명시적 요청을 통합하면 프롬프트의 가독성과 실용성이 향상됩니다.
소량의 프롬프트 전략에 대한 의존도를 줄이는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 DeepSeek R1의 효율성을 손상시킬 수 있기 때문입니다. 사용자는 문제점을 직접적으로 설명하고 제로샷 컨텍스트에서 원하는 출력 구조를 지정하여 더 우수한 결과를 얻어야 합니다.
프롬프트 엔지니어링에 대한 이러한 지침을 준수하면 DeepSeek R1에서 더 정확하고 효과적인 응답을 얻을 수 있어 전반적인 사용자 경험이 향상됩니다.
보안 사례 및 데이터 문제 탐색
보안 사례 및 데이터 문제는 DeepSeek에서 개발한 것과 같은 고급 AI 모델을 처리할 때 가장 중요합니다. 이 회사는 키스트로크 패턴과 같은 동작 생체 인식 정보를 수집하여 고유한 식별자로 작동하는 것을 포함하여 사용자 데이터를 보호하기 위해 다양한 보안 조치를 구현했습니다. 그러나 2025년 1월 27일에 발생한 심각한 사이버 공격으로 인해 채팅 기록, 백엔드 데이터, 로그 스트림, API 키 및 운영 세부 정보를 포함한 민감한 정보가 노출되어 데이터 보안에 대한 심각한 우려가 제기되었습니다.
사이버 보안 사고에 대응하여 DeepSeek는 사용자 데이터를 보호하기 위해 신규 사용자 등록을 일시적으로 제한하고 기존 사용자를 위한 서비스 유지에 집중했습니다. 중국 정부에 대한 사용자 정보의 잠재적 데이터 유출에 대한 우려가 커지고 있으며, 이는 DeepSeek의 데이터 저장 방법에 관련된 위험을 강조합니다.
데이터 프라이버시를 보장하기 위해 DeepSeek는 클라우드에서 DeepSeek R1을 사용하는 동안 개인 정보 또는 민감한 정보를 공유하지 않도록 사용자에게 조언합니다.
DeepSeek의 중국 관할 구역 하에서 운영되기 때문에 특히 중국 외부의 엔터프라이즈 또는 정부 사용자의 경우 국가의 사용자 데이터 액세스에 대한 정당한 우려가 있습니다. DeepSeek는 GDPR 또는 HIPAA와 같은 국제 개인 정보 보호 프레임워크 준수를 공개적으로 명확히 밝히지 않았지만 사용자는 모든 클라우드 기반 상호 작용이 잠재적으로 관찰 가능하다고 가정해야 합니다. 엄격한 데이터 정책이 있는 조직은 데이터 처리 프로토콜에 대한 더 투명한 공개가 있을 때까지 온프레미스 배포 또는 샌드박스 사용을 고려하는 것이 좋습니다.
시장에 미치는 DeepSeek의 영향
DeepSeek는 AI 분야에서 빠르게 두각을 나타내며 OpenAI 및 Nvidia와 같은 기존 기업에 상당한 도전을 제시하고 있습니다. 리소스 사용 최적화에 대한 회사의 강조는 AI 개발의 경쟁 환경을 재구성하여 경쟁자가 혁신 노력을 가속화하도록 촉발했습니다. 이러한 고조된 경쟁으로 인해 투자자가 진화하는 시장 트렌드에 반응하면서 기술 주식 가격에 상당한 불안정이 발생했습니다.
DeepSeek의 성공은 칩 제조업체의 시장 가치 하락으로 이어져 Nvidia와 같은 주요 회사에 상당한 재정적 영향을 미쳤습니다. DeepSeek가 해당 부문에 진출한 후 투자자 낙관론이 개선되면서 여러 주요 미국 기업의 기술 주식에 대한 공매도 포지션이 크게 감소했습니다. 이러한 회사는 DeepSeek의 진전으로 인해 처음에는 주식 가치가 하락했지만 이러한 기술 제공업체에 대한 투자자 신뢰는 천천히 반등하기 시작했습니다.
DeepSeek의 존재와 경쟁을 자극하는 비용 효율적인 AI 제품을 고려하여 많은 기술 기업이 투자 펀드 할당을 재고하고 있습니다.
DeepSeek의 미래 궤적
DeepSeek는 여러 가지 유망한 개발이 진행 중인 상당한 발전을 이룰 준비가 되어 있습니다. 이 회사는 코딩 작업 기능을 향상시키기 위해 설계된 업데이트된 DeepSeek-Coder 버전을 출시할 예정입니다. 개발 중인 새로운 모델은 효율성을 높이고 다양한 작업 처리를 개선하기 위해 전문가 혼합 아키텍처를 통합할 것입니다.
DeepSeek는 실제 환경에서 모델의 성능을 최적화하기 위해 강화 학습 방법을 완성하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 훈련 비용을 줄이면서 성능 지표를 높이는 데 초점을 맞춘 향후 모델 반복 계획을 통해 DeepSeek는 AI 개발의 최첨단을 계속 추진하고 업계에서 리더십 위치를 유지하는 것을 목표로 합니다.
그러나 수많은 다른 에이전트 AI 플랫폼이 빠르게 등장함에 따라 DeepSeek가 계속해서 트렌드가 될지 아니면 널리 알려진 이름으로 진화할지는 시간이 지나야 알 수 있습니다.