DeepSeek-R1 모델 소개

    DeepSeek R1: AI의 결정을 보다 투명하고 안정적으로 만드는 새로운 추론 모델.DeepSeek-R1은 DeepSeek에서 출시한 대규모 추론 모델로, OpenAI의 o1 모델과 유사합니다. 관계자들은 어려운 추론 문제에서 o1 모델에 비해 매우 경쟁력 있는 성능을 보인다고 주장합니다. 복잡한 추론 작업을 위해 설계되었으며, 수학, 코드 생성 및 논리적 추론 성능을 향상시킵니다. 또한, 모델의 사고 과정은 대중에게 공개되어 있습니다. DeepSeek-R1 공식 리뷰 PDF:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

   딥시크-R1강화 학습을 특별히 사용한다는 점이 독특합니다.DeepSeek은 R1을 학습시키기 위해 V3의 광범위한 기능과 넓은 매개변수 공간을 활용하여 V3가 구축한 기반을 구축했습니다. 모델이 문제 해결 시나리오에 대한 다양한 해법을 생성하도록 하여 강화 학습을 수행했습니다. 그런 다음 규칙 기반 보상 시스템을 사용하여 답변과 추론 단계의 정확성을 평가했습니다. 이러한 강화 학습 방식은 모델이 시간이 지남에 따라 추론 기능을 개선하고, 추론 경로를 자율적으로 탐색하고 개발하는 방법을 효과적으로 학습하도록 했습니다.

   성능 측면에서 R1은 기술 분야, 특히 고급 수학 및 프로그래밍 경진대회에서 우수한 성적을 거두며 OpenAI o1-preview와 Claude 3.5 Sonner와 같은 경쟁 모델들을 앞지르고 있습니다. 그러나 일반 지식과 논리적 추론에서는 상대적으로 취약합니다. 예를 들어 GPQA Diamond와 Zebra Logic은 OpenAI의 유사 모델보다 낮은 점수를 받았습니다.

DeepSeek-V3란 무엇인가요?

   딥시크-V3 이는 DeepSeek와 상호작용할 때 사용되는 기본 모델입니다.다양한 작업을 처리할 수 있는 일반 도구로서 활용도가 높은 대규모 언어 모델(LLM)입니다.V3와 R1의 한 가지 차이점은 R1과 채팅할 때 즉시 응답과 답변을 받지 못한다는 것입니다. 이 모델은 먼저 사고 연쇄 추론을 사용하여 문제에 대해 생각합니다. 사고가 끝난 후에야 답변을 출력하기 시작합니다.

V3와 R1의 차이점은 무엇인가요?

  *추론 능력: V3는 추론 능력이 없지만, R1은 복잡한 문제, 논리, 분산 추론 작업을 해결하는 능력이 뛰어납니다.

  *속도와 효율성: V3는 더 효율적이고, 더 빠르고, 실시간으로 대응합니다. 반면 R1은 더 깊고 체계적인 답변을 제공하는 데 중점을 두기 때문에 대응에 시간이 더 오래 걸립니다.

  *메모리 및 컨텍스트 처리: 둘 다 최대 64,000개의 입력 토큰을 처리할 수 있지만, R1은 특히 장기간의 상호작용에서 논리와 맥락을 유지하는 데 뛰어납니다.

  *가격 차이: V3는 R1보다 저렴하며, 특정 요구 사항에 대한 모델과 예산과 관련된 비용을 비교하는 것이 중요합니다.

참고용 모델을 선택하는 데 대한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.