DeepSeek의 R1-Zero와 R1: 인간의 한계를 넘는 AI 시스템의 미래

 

AI 기술이 끊임없이 진화하는 가운데, 단순한 데이터 학습을 넘어선 '이해'와 '추론' 능력을 갖춘 시스템이 주목받고 있습니다. DeepSeek의 새로운 AI 모델인 R1-Zero와 R1은 기존 LLM(대규모 언어 모델)의 한계를 극복하고, 인간의 개입 없이도 높은 수준의 추론 능력을 발휘하는 혁신적인 기술로 떠오르고 있습니다. 특히 R1-Zero는 인간의 감독 없이 강화 학습만으로 놀라운 성능을 보여주며, AI의 자율적 학습 가능성을 열어주고 있습니다. 이번 블로그에서는 R1-Zero와 R1의 차이점, 이들이 AI 개발에 미치는 영향, 그리고 향후 AGI(인공지능 일반화) 개발 방향에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

반응형

---

1. DeepSeek의 R1-Zero와 R1: 무엇이 다른가?

R1-Zero와 R1의 기본 구조

DeepSeek의 R1과 R1-Zero는 모두 복잡한 문제 해결을 위한 추론(reasoning) 시스템입니다. 두 모델은 모두 OpenAI의 o1 시스템과 비슷한 성능을 보이며, ARC-AGI-1 벤치마크에서 각각 14%(R1-Zero)와 15.8%(R1)의 점수를 기록했습니다. 하지만 두 모델의 학습 방식은 크게 다릅니다.

• R1-Zero:
  • **강화 학습(RL)**만 사용해 훈련
  • 인간 전문가의 감독(Supervised Fine Tuning, SFT) 없이 스스로 문제 해결 능력 향상
  • 인간의 개입 없이도 높은 수준의 추론 가능성을 입증
• R1:
  • **SFT(감독 학습)**를 통해 학습
  • 인간 전문가가 생성한 데이터로 중간 추론 과정을 지도
  • 더 넓은 범위의 일반화된 문제 해결 가능

이러한 차이는 AI 모델이 새로운 문제에 어떻게 적응하는지에 대한 통찰을 제공합니다. 특히 R1-Zero의 경우, 인간의 개입 없이도 높은 성능을 발휘해 AI 자율 학습의 가능성을 열어주고 있습니다.

---

2. 왜 R1-Zero가 더 중요한가?

인간의 병목현상을 제거한 R1-Zero

AI 시스템 개발의 가장 큰 도전 중 하나는 고품질의 학습 데이터를 확보하는 것입니다. 기존 모델은 인간 전문가의 데이터 라벨링에 크게 의존했으나, R1-Zero는 이 과정을 생략하고 강화 학습을 통해 스스로 데이터를 생성하고 학습합니다.

• SFT가 없는 R1-Zero의 장점:
  • 학습 데이터 생성의 비용과 시간 절감
  • **특정 도메인(수학, 코딩 등)**에서 뛰어난 추론 성능
  • **내부 도메인 특화 언어(DSL)**를 생성하여 문제 해결

실제로 R1-Zero는 수학 AIME 2024 벤치마크에서 **71%**라는 높은 점수를 기록했으며, 이는 기존 모델의 성능을 크게 상회합니다. 이러한 결과는 SFT 없이도 정확하고 일관된 추론이 가능하다는 것을 보여줍니다.

---

3. LLM의 한계와 AGI로의 전환

더 이상 LLM 확장은 답이 아니다

지난 몇 년 동안 AI 업계는 LLM(대규모 언어 모델) 확장에 막대한 자금을 투자했습니다. 2023~24년 동안 LLM 스타트업에는 200억 달러가 투자된 반면, AGI 스타트업에는 겨우 2억 달러가 투자되었습니다. 하지만 이러한 LLM 확장은 한계에 도달하고 있으며, 단순한 메모리 기반 학습으로는 진정한 **AGI(인공지능 일반화)**에 도달할 수 없다는 인식이 확산되고 있습니다.

ARC-AGI-1 벤치마크와 새로운 기준

ARC Prize Foundation은 AGI 개발을 위한 새로운 벤치마크인 ARC-AGI-1을 도입하여 AI 시스템이 새롭고 보지 못한 문제에 적응하는 능력을 평가하고 있습니다. 이 벤치마크에서 R1-Zero와 R1은 기존의 LLM 모델보다 뛰어난 적응 능력을 보여주며, AI 시스템의 새로운 방향을 제시하고 있습니다.

---

4. AI 경제의 변화: 추론 비용과 신뢰성

신뢰성이 AI 채택의 핵심

AI 시스템의 신뢰성은 기업이 AI를 채택하는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 많은 기업들은 AI 시스템이 일관성 없는 결과를 내놓는다는 이유로 적극적인 도입을 주저하고 있습니다. 그러나 R1-Zero와 같은 새로운 추론 시스템은 더 높은 신뢰성을 제공하며, 이는 AI 자동화의 확산을 가속화할 것입니다.

경제적 관점에서의 변화

• 추론 비용의 증가: 더 높은 정확성과 신뢰성을 위해 더 많은 비용을 지불하는 것이 일반화되고 있습니다.
• 학습 비용의 변화: 기존에는 AI 모델의 학습에 많은 비용이 들었지만, 이제는 추론 단계에서 더 많은 비용이 발생하고 있습니다.

이러한 변화는 AI 시스템 개발자에게 새로운 수익 모델을 제공하며, 추론 데이터를 통한 새로운 학습 방법이 주목받고 있습니다.

728x90

---

R1-Zero가 여는 AI의 미래

DeepSeek의 R1-Zero와 R1은 AI 개발의 새로운 장을 열었습니다. 특히 R1-Zero는 인간의 개입 없이도 높은 수준의 추론 능력을 보여주며, AI의 자율 학습 가능성을 실현했습니다. 이러한 기술은 AGI 개발에 있어 중요한 전환점이 될 것이며, AI 시스템의 신뢰성과 적응성을 향상시키는 데 기여할 것입니다.

R1-Zero의 성공은 향후 R2-Zero와 같은 더 발전된 모델 개발로 이어질 가능성이 큽니다. 이는 AGI로 가는 길을 앞당기고, AI 기술의 확장성과 활용성을 한층 더 높이는 계기가 될 것입니다. 앞으로의 AI 기술 발전이 얼마나 빠르게 이루어질지 기대됩니다.

https://arcprize.org/blog/r1-zero-r1-results-analysis

R1-Zero and R1 Results and Analysis

 

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."