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지난 1월 세계를 놀라게 한 중국의 추론 특화 인공지능(AI) 모델 ‘딥시크-R1’의 폭발적인 성장 비결은 ‘스스로 학습’이었다. 기존 AI 모델들이 인간이 준 답을 모방하며 성장한 것과 달리, 딥시크-R1은 마치 아이가 비디오 게임을 배우는 것처럼 시행착오를 거치며 추론 능력을 키운 것이다.
중국 AI 스타트업 딥시크의 량원펑 최고경영자(CEO)는 R1의 개발 과정을 담은 논문을 18일 국제학술지 ‘네이처’에 발표했다. R1은 이미 오픈소스로 공개됐지만, 학습 방법에 대한 개발자의 논문이 공개된 것은 처음이다.
그간 챗GPT와 같은 거대언어모델 청년창업대출 (LLM)은 ‘지도학습’을 해왔다. 인간의 주석이 달린 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 문제를 풀면서 인간의 피드백을 받는 식이다. 그러나 이 같은 방식으로는 모델의 성능이 인간이 제공한 예시의 수준에 갇히는 한계가 있다.
딥시크 팀은 이 한계를 넘기 위해 AI가 스스로 답을 찾는 ‘강화학습’만을 사용해 R1을 훈련시켰다. 문제 풀이 자연산닷컴 방법을 미리 알려주는 대신, 문제만 주고 AI가 스스로 답을 찾으면 보상을 하는 방식이다. 기존 AI 훈련은 형제가 게임하는 모습을 옆에서 지켜보며 배우는 방식이라면, 강화학습은 아이가 직접 게임 속 미션을 깨며 게임 방법을 터득하는 것과 같다.
논문에 따르면 R1은 학습을 거듭하면서 자신의 답변을 재검토하는 등 스스로 진화하는 모습을 보 학원강사 연봉 였다. 예를 들어 수학 문제를 풀다가 멈추고선 “잠깐, 잠깐만. 아하, 이 부분을 주목해야겠네요. 단계별로 다시 풀어볼게요”라고 반응하는 식이다. 딥시크 팀은 이런 방식이 더 많은 보상을 받기 위한 행동을 발전시킨 것이라고 분석했다.
그러나 R1의 스스로 학습이 완벽했던 건 아니다. 예를 들어 R1은 추론 과정에서 중국어와 영어를 왔다갔다 소비자금융 하며 답을 찾았다. 또 간단한 질문에도 1만 단어가 넘는 과도한 추론을 거듭하는 모습도 보였다. 또 R1은 수학이나 코딩은 잘 배워도 글쓰기나 소프트웨어 개발에는 약했다. 답이 명확해 채점 시스템도 명료한 경우 학습이 잘 됐지만, 글쓰기처럼 평가가 복합적인 과제에서는 R1이 출제자의 의도를 교묘히 피해 꼼수를 부리는 모습이 나타났기 때문이다.
전세집 담보대출R1 개발은 LLM이 인간의 가르침 없이도 스스로 추론하는 방법을 배울 수 있다는 점을 입증했다는 점에서 의의가 있다. 단 딥시크 팀은 강화학습 과정에서 기존 지도학습보다 더 섬세한 프롬프트를 입력했다고 밝혔다.
한편 딥시크사는 지난달 21일 R1보다 추론 성능이 높고 에이전트 기능이 향상된 V3.1 모델을 공개했다. 딥시크사는 특히 이 모델이 “차세대 국산 AI 칩에 맞춰 설계됐다”고 밝히며 미국에 대한 의존도를 낮추고 중국 AI 반도체 기반 개발을 강화할 것을 시사했다.
신혜정 기자 [email protected]