DeepSeek-R1: 강화 학습 기반 LLM 추론 능력 향상

이 게시물은 강화 학습(RL) 기법을 활용하여 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 극대화하는 DeepSeek-R1 모델에 대해 설명합니다.

주요 특징

• GRPO 기법으로 RL 비용 절감 및 성능 향상
• Cold Start 데이터와 지식 증류를 통해 소형 모델 성능 강화
• 다양한 크기(1.5B~70B)의 모델에서 우수한 성능 입증

활용 및 적용

• API를 통한 Chain of Thought(CoT) 추론 지원
• 데이터 분석 자동화, 고객 지원 챗봇, 복잡한 수학 문제 해결 등 다양한 분야에서 활용 가능
• 오픈 소스 및 로컬 설치 지원으로 개발자 접근성 강화

향후 과제

• 다국어 지원 및 멀티턴 대화 성능 개선
• 소프트웨어 엔지니어링 자동화 연구 가속