대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 (18) DeepSeek-R1

 

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용에 대한
개요와 전체 목차 및 저자 소개는 아래의 이전 글에서 보실 수 있습니다.

대형 언어 모델의 세계로 - ChatGPT의 원리와 활용 개요

 

 

대형 언어 모델(LLM)의 학습 과정

대형 언어 모델(LLM)의 학습 과정은 일반적으로 세 가지 주요 단계로 구성돼요.

1. 사전 훈련(Pre-training)
   • 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 모델이 기본적인 언어 패턴을 학습해요.
2. 지도 학습 기반 미세 조정(Supervised Fine-tuning, SFT)
   • 전문가가 작성한 정답 데이터로 모델을 조정해, 특정한 질문에 더 정확한 답변을 하도록 개선해요.
3. 강화 학습 기반 미세 조정(Reinforcement Learning, RL)
   • 인간 피드백(RLHF)이나 수학적 최적화 기법을 활용해 모델의 논리적 사고 능력을 향상시켜요.

사전 훈련과 지도 학습 기반 미세 조정은 이미 널리 사용되는 표준적인 방법이에요. 하지만, 강화 학습 기반 미세 조정은 상대적으로 새로운 기술이고, 아직 많은 연구와 실험이 진행 중인 단계예요.

 

강화 학습을 적용한 모델이 특별한 이유

강화 학습을 적용하면 모델이 단순히 데이터 패턴을 학습하는 것을 넘어, 자신만의 사고 방식을 형성하고 문제를 해결하는 방법을 스스로 발견하게 돼요.

DeepSeek-R1은 이러한 강화 학습 기법을 적용한 대표적인 대형 언어 모델이에요. 이 모델은 특히 수학 문제 해결 능력에서 혁신적인 발전을 보였어요.

DeepSeek-R1 논문에서는 강화 학습을 통해 다음과 같은 성과를 얻었다고 설명해요.

• 수학 문제 해결 정확도가 점진적으로 향상됨.
• 모델이 문제를 해결하는 과정에서 더 많은 토큰(긴 답변)을 생성하는 경향을 보임.
• 문제 해결 시 다양한 접근법을 시도하고, 스스로 다시 검토하는 능력을 가짐.

이를 통해 단순히 정답을 맞히는 것이 아니라, 인간과 비슷한 사고 과정을 거쳐 문제를 깊이 이해하고 해결하는 방식을 학습하고 있어요.

 

DeepSeek-R1이 보여준 ‘생각하는 AI’의 가능성

DeepSeek-R1의 실험에서 가장 흥미로운 점은 모델이 문제를 해결하는 새로운 전략을 스스로 발견했다는 것이에요.

예를 들어, 모델이 수학 문제를 풀 때 다음과 같은 방식으로 사고해요.

1. 문제를 읽고 주요 정보를 정리해요.
2. 해결 방법을 떠올리고 단계별로 계산을 진행해요.
3. “잠깐, 여기서 오류가 있을지도 몰라”라고 스스로 판단하고 다시 검토해요.
4. 다른 접근법을 시도하면서 답이 일관된지 확인해요.
5. 최종적으로 가장 적절한 해결책을 정리해 제시해요.

이 과정은 인간이 복잡한 문제를 풀 때 사용하는 전략과 매우 유사해요. 즉, 모델이 단순한 패턴 매칭을 넘어 실제 ‘사고하는 것처럼 보이는’ 행동을 하게 된 것이에요.

이러한 특성을 "사고의 연결(chain-of-thought)"이라고 부르는데, 이는 강화 학습을 통해 자연스럽게 발생한 현상이에요.

추론형 모델이라고 불리고 있는 GPT o1, Claude 3.7, Gemini 2.0 들의 모델들도 강화 학습을 적용한 것이에요. 현재는 이렇게 비추론형에서 추론형으로 흐름이 이동하고 있어요.

 

강화 학습이 AI의 미래를 어떻게 바꿀까?

강화 학습을 적용한 대형 언어 모델은 단순한 정보 제공에서 벗어나 창의적인 문제 해결 능력을 갖춘 AI로 발전하고 있어요.

앞으로 강화 학습을 통해 AI가 다음과 같은 분야에서 더욱 뛰어난 성능을 보일 것으로 기대돼요.

• 고급 문제 해결: 수학, 논리, 코딩 등 복잡한 문제를 스스로 해결 가능.
• 과학 연구 지원: 새로운 가설을 세우고 실험을 설계하는 AI 연구 도우미 역할.
• 자연스러운 대화형 AI: 사람처럼 생각하고 논리적으로 대화하는 AI 어시스턴트.

현재는 아직 실험적인 단계이지만, 이러한 모델들이 점점 개선되면서 실용적인 활용 사례가 늘어날 거예요.

 

DeepSeek-R1의 연구는 강화 학습을 적용한 AI가 실제로 "생각하는 것처럼 보이는" 행동을 할 수 있음을 보여준 중요한 사례예요.
이제 AI는 단순한 정답을 출력하는 것이 아니라, 자신만의 논리적 사고 과정을 통해 문제를 해결하는 방향으로 발전하고 있어요.
앞으로 더 정교한 강화 학습 기법이 개발된다면, AI가 인간과 협업하여 더 창의적인 방식으로 문제를 해결하는 시대가 올 것으로 기대돼요.