최근 기계 학습 모델의 성과를 향상시키기 위해 대량의 감독 데이터를 이용하는 것이 일반적이었습니다. 그러나 DeepSeek-R1-Zero의 연구 결과는 이러한 전통적인 접근 방식을 넘어서, 감독 데이터 없이도 강화 학습( RL )을 통해 모델의 추론 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 이 글에서는 DeepSeek-R1-Zero의 훈련 과정에서의 Aha Moment과 성과를 자세히 살펴보겠습니다.
DeepSeek-R1-Zero는 기본 모델에 대한 RL을 직접 적용하여 시작됩니다. 본 연구는 감독 데이터 없이도 LLM(대규모 언어 모델)이 스스로 추론 능력을 개선할 수 있는 가능성을 제시합니다. 이 과정에서 모델이 스스로의 역량을 인식하고 이를 극대화하는 순간, 즉 Aha Moment가 발생합니다.
DeepSeek-R1-Zero의 성과는 AIME 2024 벤치마크를 통해 확인할 수 있습니다. 초기 pass@1 점수가 15.6%에서 71.0%로 상승하며, OpenAI-o1-0912 모델과 유사한 성능을 달성했습니다. 이러한 성장은 트레이닝 과정 중 모델이 자신의 학습과정을 이해하고, 점진적으로 개선해 나가는 과정을 통해 이루어졌습니다. 이는 단순한 데이터 학습을 넘어, 모델이 자신의 성장을 스스로 인식할 수 있게끔 하는 능력을 지닌다는 점에서 큰 의의를 갖습니다.
본 연구에서 우리는 Group Relative Policy Optimization(GRPO) 알고리즘을 채택하였습니다. 이 알고리즘은 크리틱 모델을 생략하고 그룹 점수로부터 기준선을 추정하여 훈련 비용을 절감합니다. 이는 대량의 데이터를 수집하는 데 드는 시간을 줄일 수 있는 혁신적인 방법입니다. GRPO를 통해 모델은 성과를 극대화하기 위해 최소화해야 하는 목표 함수를 정의합니다.
훈련에 있어 보상은 모델의 최적화 방향을 결정하는 중요한 요소입니다. DeepSeek-R1-Zero는 정확도 보상과 형식 보상 두 가지 타입의 규칙 기반 보상 시스템을 채택합니다. 정확도 보상은 모델의 응답이 정답인지 평가하고, 형식 보상은 모델이 자신의 사고 과정을 특정 태그 안에 넣도록 강제하여 일관성을 유지하도록 합니다.
DeepSeek-R1-Zero는 단순히 감독 데이터를 의존하지 않고도 뛰어난 성과를 달성할 수 있음을 보여줍니다. Aha Moment을 통해 모델은 스스로의 역량을 인식하고 이를 기반으로 발전할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 이 연구는 향후 LLM의 발전 방향을 제시할 뿐 아니라, 더 나은 AI를 위한 중요한 기초를 마련하는 데 기여할 것입니다.
이 논문과 연구는 AI 모델의 진화에 있어 새로운 지평을 여는 계기가 될 것입니다. 앞으로 더 많은 연구가 이 방법론을 바탕으로 진행되기를 기대합니다.
H2: 모델 증류란 무엇인가? AI 기술의 발전과 함께 모델 증류(Knowledge Distillation)가 주목받고 있습니다. 모델 증류는…
최근 Deep Seek가 자사의 오픈 소스 추론 모델인 R1을 발표하였습니다. R1은 최신 훈련 전략을 기반으로…
AI 분야에서의 혁신적인 연구 결과들은 종종 전체적인 방향성을 결정짓곤 합니다. 최근에 중국의 AI 기업 Deep…
비트코인(Bitcoin)은 현대 경제에서 혁신적인 디지털 화폐로 자리매김하였습니다. 금전적 거래를 위한 대체 수단으로 시작된 비트코인은 현재…
Transformer의 기본 개념 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서, 많은 사람들이 GPT(Generative Pretrained Transformer)에 대해 궁금해하고…