소개

DeepSeek는 인공 지능(AI) 연구에 전념하는 회사로, 출시한 DeepSeek 시리즈 모델이 업계를 충격에 빠뜨리고 심지어 기술 대기업의 주가까지 흔들었습니다. 본 문서에서는 공개된 논문을 분석하여 관련 기술을 소개하고자 합니다.

DeepSeek의 핵심 원칙과 목표

DeepSeek의 성공은 세 가지 핵심 원칙에 기반합니다: 추론을 핵심으로, 효율성과 확장성, 그리고 오픈 소스 약속.

추론을 핵심으로(Reasoning as a Key Focus)

DeepSeek는 모델의 수학, 프로그래밍, 논리 등 분야의 추론 능력에 특별한 관심을 가집니다. 추론 능력은 모델이 논리적 사고와 복잡한 문제 해결 능력을 갖추는 것을 의미합니다. 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)과 감독식 미세 조정(Supervised Fine-Tuning, SFT)을 통해 DeepSeek 모델은 단순히 문제를 해결하는 것을 넘어 자기 검증과 반성을 할 수 있는 인간과 유사한 추론 능력을 보여줍니다.

효율성과 확장성(Efficiency and Scalability)

높은 성능을 유지하면서도 훈련과 추론에 필요한 자원 소비를 줄이는 데 힘쓰고 있습니다. 훈련은 모델이 문제 해결 방법을 학습하는 과정이고, 추론은 실제로 문제를 해결하는 과정입니다. 혁신적인 모델 아키텍처와 훈련 기술을 통해 DeepSeek 모델은 효율적일 뿐만 아니라 뛰어난 확장성을 갖추어 다양한 응용 분야에 쉽게 배포할 수 있습니다.

오픈 소스 약속(Open-Source Commitment)

DeepSeek는 오픈 소스가 AI 발전의 핵심이라고 믿습니다. 오픈 소스는 모델의 소스 코드와 연구 성과를 공개하여 모든 사람이 검토, 사용, 개선할 수 있게 하는 것을 의미합니다. 모델 소스 코드와 연구 성과를 공개함으로써 DeepSeek는 AI 커뮤니티의 투명성과 협력을 증진시켜 산학연의 공동 발전을 이끌고 있습니다.

모델 가족

DeepSeek의 모델 가족에는 DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, DeepSeek-V3가 포함되며, 각 모델은 고유한 기술적 장점과 적용 분야를 가지고 있습니다.

DeepSeek-R1-Zero

DeepSeek-R1-Zero는 DeepSeek의 기본 모델로, 감독식 미세 조정(Supervised Fine-Tuning, SFT)을 전혀 사용하지 않고 순수하게 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)으로 훈련되었습니다. 강화 학습은 시행착오와 보상 메커니즘을 통해 모델이 학습하는 방법입니다. 이를 통해 대규모 언어 모델도 RL만으로도 자기 검증과 반성 등의 강력한 추론 능력을 자체적으로 발전시킬 수 있음을 보여줍니다.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1은 DeepSeek-R1-Zero를 기반으로 한 개선 모델로, 소량의 콜드 스타트 데이터(cold-start data)와 추론 지향 강화 학습을 결합한 다단계 훈련 프로세스를 사용합니다. 콜드 스타트 데이터는 본격적인 훈련 전 모델의 초기 성능을 높이기 위해 사용되는 고품질 초기 데이터입니다. 여러 평가에서 DeepSeek-R1은 OpenAI의 최고 모델과 견줄 만한 추론 성능을 보여주고 있습니다.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3는 DeepSeek의 플래그십 모델로, 다중 전문가 메커니즘(Mixture-of-Experts, MoE)을 사용하며 총 6,710억 개의 매개변수를 가지고 있습니다. 각 토큰에 실제로 활성화되는 매개변수는 약 370억 개입니다. MoE는 모델 내부에 여러 개의 '전문가'를 두어 각 전문가가 특정 작업에 전문화되도록 하는 아키텍처입니다. 혁신적인 아키텍처와 훈련 기술을 통해 DeepSeek-V3는 오픈 소스 분야에서 최고 수준의 성능을 달성하며 일부 폐쇄 소스 모델과도 경쟁할 수 있습니다.

핵심 기술 상세

DeepSeek의 성공은 다양한 핵심 기술 혁신과 적용에 힘입은 바 큽니다. 이를 자세히 살펴보겠습니다.

강화 학습(Reinforcement Learning, RL)

강화 학습은 시행착오와 보상 메커니즘을 통해 모델이 학습하는 방법입니다. DeepSeek 모델은 강화 학습에서 강력한 추론 능력을 보여줍니다.

• 기본 모델에 대한 직접 강화 학습: DeepSeek-R1-Zero는 전적으로 강화 학습으로 훈련되었으며, 모델이 스스로 시도하고 보상을 받으며 문제 해결의 최적 전략을 찾아갑니다.
• 추론 지향 강화 학습: DeepSeek 모델은 프로그래밍, 수학, 논리 등의 작업에서 강력한 추론 능력을 발휘하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

감독식 미세 조정(Supervised Fine-Tuning, SFT)

감독식 미세 조정은 레이블된 데이터를 통해 모델이 학습하는 방법입니다. DeepSeek 모델은 SFT에서 전방위적인 추론 능력을 보여줍니다.

• 콜드 스타트 감독식 미세 조정: DeepSeek-R1은 소량의 콜드 스타트 데이터로 초기 미세 조정을 수행하여 모델의 초기 성능과 문장 가독성을 높입니다.
• 추론 및 비추론 작업의 감독식 미세 조정: 다양한 분야의 SFT 데이터를 통해 DeepSeek 모델은 수학 문제 해결부터 문서 작성까지 폭넓은 추론 능력을 발휘할 수 있습니다.

모델 아키텍처(Model Architecture)

모델 아키텍처는 모델의 내부 구조 설계를 의미합니다. DeepSeek 모델의 혁신적인 아키텍처로 인해 뛰어난 효율성과 성능을 달성할 수 있었습니다.

• 다중 전문가 메커니즘(Mixture-of-Experts, MoE): DeepSeek-V3는 MoE 아키텍처를 사용하여 각 토큰이 일부 전문가만 활성화되도록 함으로써 계산 자원 소비를 크게 줄였습니다.
• 다중 헤드 잠재 주의 집중(Multi-head Latent Attention, MLA): 저순위 압축을 통해 주의 집중 메커니즘의 메모리 요구를 줄여 추론 속도를 높였습니다.

훈련 기술(Training Techniques)

훈련 기술은 모델이 학습하는 구체적인 방법을 의미합니다. DeepSeek의 혁신적인 훈련 기술로 인해 뛰어난 효율성과 성능을 달성할 수 있었습니다.

• DualPipe 算法：并行处理前馈和反向传播，大幅缩短训练时间。
• FP8 训练：使用 FP8 格式进行训练，FP8 是一种低精度的计算格式，能够加速计算的同时保持模型准确度。

蒸馏（Distillation）

蒸馏是一种将大模型的知识转移到小模型的方法。DeepSeek 的蒸馏技术使其小模型也能展现出色表现。

• 蒸馏推理模式：将 DeepSeek-R1 的推理技巧转移到较小模型，使小模型也能展现出色表现。
• 从 DeepSeek-R1 蒸馏：DeepSeek-V3 继承 DeepSeek-R1 的推理能力，用于自我升级。

数据处理（Data Handling）

数据处理是指对训练数据进行整理与优化的过程。DeepSeek 的数据处理技术使其模型在多种情境下表现出色。

• 高品质且多样化的预训练数据：使用 14.8T 的高品质 token 进行预训练，确保模型在多种情境下的灵活性。
• 文件打包（Document Packing）：通过文件打包技术，确保数据完整性，避免文本过于零碎。

推理与部署（Inference and Deployment）

推理与部署是指模型实际解决问题并应用于现实场景的过程。DeepSeek 的推理与部署技术使其模型在实际应用中表现出色。

• 冗余专家（Redundant Experts）：在推理阶段通过复制高负载专家来平衡工作量，确保推理效率。
• 前填充与解码的分离（Prefilling and Decoding Separation）：将前填充与解码阶段分离，提升推理流程的条理性与效率。

性能与影响

DeepSeek 的模型在多项基准测试中表现出色，以下是其性能与影响的详细分析。

• 推理任务：DeepSeek-R1 在 AIME 2024 与 MATH-500 等推理型考核中表现出色，展现出强大的数学与逻辑能力。
• 程序编写：DeepSeek-R1 与 DeepSeek-V3 在 HumanEval-Mul 与 LiveCodeBench 等测试中表现卓越，展现出专家级的程序编写能力。
• 知识型基准：在 MMLU、MMLU-Pro 与 GPQA Diamond 等测试中，DeepSeek 的模型表现出强大的知识理解能力。
• 长上下文理解：在 FRAMES、LongBench v2 与 AlpacaEval 2.0 等测试中，DeepSeek 系列模型展现出优异的长文本处理能力。

未来展望

DeepSeek 的推出不仅在技术层面上引领AI领域的创新，更可能对全球AI产业格局产生深远影响。长期以来，AI产业的发展以美国为中心，许多顶尖的AI公司与研究机构都集中在美国，形成了产业霸权。然而，DeepSeek 的崛起与其开源精神，正在打破这一局面，为全球AI社群带来新的可能性。

• 挑战美国AI产业霸权：DeepSeek 的成功展示了非美国企业在AI领域的竞争力，证明AI产业的领导地位并非美国独享。
• AI模型的普及化与民主化：得益于AI模型的普及与数据的大量产出，人人都可以是下一个 DeepSeek。
• 推动全球AI生态的繁荣：DeepSeek 的开源精神与技术创新正在推动全球AI生态的繁荣。

总结

DeepSeek 在AI领域中展现了强大的研究与创新能力，融合推理能力、效率与开源精神，并在多项基准测试中取得亮眼成绩。透过创新的强化学习、监督式微调、多专家机制与蒸馏等方法，DeepSeek 的模型家族在不同任务中展现出领先水准。DeepSeek 的推出不仅挑战了美国在AI产业的霸权地位，更推动了全球AI技术的普及化与民主化，让更多人意识到，在这个时代，得益于AI模型的普及与数据的大量产出，人人都可以是下一个 DeepSeek。随着 DeepSeek 进一步优化通用能力、处理多语言环境并探索更先进的模型架构，未来势必在AI领域引领更多潮流与突破。

The post DeepSeek 模型使用技术大公开-如何做到业界成本最低的秘密 appeared first on Accucrazy 肖準.