GN⁺: DeepSeek-R1: 강화학습을 통한 대형 언어 모델의 추론 능력 향상

(arxiv.org)

DeepSeek-R1: LLM의 추론 능력 강화
- DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1이라는 첫 번째 세대의 추론 모델을 소개함
- DeepSeek-R1-Zero는 대규모 강화 학습을 통해 훈련되었으며, 감독된 미세 조정 없이도 뛰어난 추론 능력을 보임
- 그러나 가독성 문제와 언어 혼합과 같은 도전에 직면함
- 이러한 문제를 해결하고 추론 성능을 향상시키기 위해, 다단계 훈련과 강화 학습 전의 초기 데이터 사용을 포함한 DeepSeek-R1을 도입함
- DeepSeek-R1은 OpenAI-o1-1217과 유사한 성능을 달성함
- 연구 커뮤니티 지원을 위해, DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1 및 Qwen과 Llama 기반으로 증류된 6개의 밀집 모델(1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B)을 오픈 소스로 제공함
주제 및 인용
- 주제: 계산 및 언어 (cs.CL); 인공지능 (cs.AI); 기계 학습 (cs.LG)
- 인용: arXiv:2501.12948 [cs.CL]
제출 역사
- 제출자: Wenfeng Liang
- 제출 날짜: 2025년 1월 22일
접근 방법
- PDF, HTML, TeX 소스 등 다양한 형식으로 논문에 접근 가능
참고 문헌 및 인용 도구
- 다양한 참고 문헌 및 인용 도구 제공
코드, 데이터, 미디어
- 관련 코드 및 데이터 제공
arXivLabs에 대한 정보
- arXivLabs에 대한 설명 및 지원 정보 제공

DeepSeek V3 논문은 필수 사전 읽기 자료로 간주됨
- R1 + Sonnet 조합이 다른 조합보다 우수함
- 독립적인 재현 연구들이 여러 곳에서 진행됨
- R1 증류는 매우 쉬워서 자주 발생할 것임
- DeepSeek-R1이 실리콘밸리에서 큰 반향을 일으킴
Ollama의 r1-14b 모델을 사용해 본 결과, 모델이 실시간으로 다양한 접근 방식을 시도하고 대안을 선택하는 모습이 인간의 행동을 연상시킴
DeepSeek V3는 Claude Sonnet이 문제가 생긴 시점에 적절하게 등장함
- DeepSeek의 가격이 매우 저렴하여 큰 이점이 됨
- Aider와 Cursor에서 DeepSeek으로 완전히 전환함
DeepSeek의 채팅 기능이 ChatGPT Pro보다 사용하기 쉬움
- 모델의 사고 과정을 읽을 수 있어 디버깅이 용이함
GPT-O1 모델의 사고 과정이 모델 내부에서 이루어지는 것에 놀람
- OpenAI가 O1의 사고 과정을 공개할지 궁금함
DeepSeek R1의 성능뿐만 아니라 작은 증류 모델들도 인상적임
- Qwen 기반 7b 증류 모델도 훌륭함
- 32b 증류 모델이 가정 서버의 기본 모델로 사용됨
Larry Ellison과 Masayoshi Son은 ASI를 통해 불로장생을 목표로 함
- ASI 개발을 위해 막대한 투자를 감행함
Arxiv에 100명 이상의 저자가 팀 이름으로 논문을 발표함
- 팀워크와 사기를 높이는 데 기여함

DeepSeek-R1: LLM의 추론 능력 강화