DeepSeek 언어모델 진화사: V1부터 R1까지의 기술 발전과 혁신

DeepSeek은 2023년 초기 버전(V1) 출시 이후 혁신적인 모델 아키텍처와 학습 방법론을 도입하며 진화를 거듭해왔다.

2024년 V3의 출시이후 전세계의 유저들로부터 호평을 받으며 한낫 중국의 스타트업 기업에서 전세계 AI 시장의 강자로 올라선 이후 강화학습을 통한 Fine-Tuning 매카니즘을 발전시켜, R1 671B모델을 출시하며 LLM의 역사에 새로운 지평을 열었다는 평가를 받고 미국 증시를 폭락시키는 등 엄청난 파고를 일으킨 바 있다. Qwen 모델을 비롯한 여러 모델들에 사고하는 AI의 훈련방식을 이식시킨 이른바, 증류기법을 활용하여 여러 가지 버전을 오픈소스로 출시하였고, 이는 현재 LLM시장에서 유행처럼 번지면서 기존 출시된 LLM모델의 여러 가지 증류버전을 탄생시키면서 전세계에 큰 파장을 일으키고 있다.

 

하지만 보안상의 이유와 중국 정부당국에 대한 자료 제출 등으로 인한 개인정보 보호 문제로 여러 국가들로부터 공식적인 배제를 당하고 있기도 하다. 하지만 성능면에서 기존 선두주자인 GPT 4o나 Claude의 유료버전에 뒤지지 않는 파워를 과시하면서 현재 여러 곳에서 Clone으로 운영되고 있기도 하다.

 

몇 군데를 소개하자면, 공식 홈페이지인 https://www.deepseek.com/ 이외에 중국의 AI 사이트인 MiniMax 사이트인 https://chat.minimax.io/ 에서 만나볼 수 있다. 공식 홈페이지에서는 여러 가지 이유로 인하여 접속이 불안정한 상태이며, 

MiniMax에서는 환각현상이 많이 발생하고 있는 등 불안정한 상태로 보인다. MiniMax의 자체 AI버전인  MiniMax-Text-1은 업계 최초로 4백만 토큰의 Context Window를 제공하여 책 한권을 올려놓고 이 책에 대한 좌담을 해도 넉넉할 만큼의 토큰이 제공되어 역시 중국이라는 호평을 받고 있다.

최근 출시한 Google AI Studio에서 Gemini가 제공하는 1백만, 2백만 토큰도 상당한 분량이기는 하지만 현재 AI업계에서 가장 많은 토큰을 제공하고 있는 것으로 추정된다. 다만 성능면에서 기존 선두주자들에 비해 미달되는 면이 있어 제한적으로 사용할 필요가 있다.

 

보통 영어 4글자 정도가 1토큰이라고 가정하면, 책을 몇 권씩 올려놓고 AI에게 질문을 할 수 있을 정도로 큰 토큰을 제공하고 있어 지난해 말에는 CAG(Cache Augmented Generation)가

RAG(Retrieval Augmented Generation) 보다 우위에 있다는 논문이 나오기도 했다. 지난해 초까지 LLM의 환각현상과 커버하지 못하는 지식을 보충하고, 로컬이나 회사 내부에서 보안상의 문제를 해결할 수 있는 대안으로 각광받던  RA를 엄청난 Context Window를 통해 손쉽게 해결될 수 있으리라는 비전을 안겨다준 사건이었다.

또 다른 대안으로 중국이 아닌 미주에서 접속할 수 있는 https://console.groq.com/ 사이트가 있다. 단점은 파일의 업로드가 되지 않는다는 점이지만, 텍스트입력으로 충분한 수준의 접속은 이 곳을 통하는 것이 보안적인 측면에서 좋을 것이다. 

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2025년 현재 R1 모델은 강화학습 기반 추론 최적화와 증류 기술을 통해 오픈소스 생태계의 새로운 기준을 제시하고 있다. 본고에서는 V1에서 R1에 이르는 기술적 여정을 체계적으로 분석하며, 혼합전문가(MoE) 구조의 진화, 다단계 강화학습 전략, 그리고 산업 적용 사례를 종합적으로 평가했다.

 

1. DeepSeek 모델 계보학적 분석

1.1 초기 모델군(V1-V2)의 기술적 토대

V1(2023 Q1)은 13억 매개변수의 트랜스포머 기반 모델로, 중국어 코퍼스에 특화된 토크나이저를 최초로 도입했다. 계층적 어텐션 메커니즘을 적용해 장문 처리 효율을 기존 대비 37% 개선했으나, 다국어 지원에는 한계가 있었다. V2(2023 Q4)에서는 MoE 구조를 도입해 8개 전문가 모듈을 운영하며 GSM8K 수학 문제 풀이 정확도를 58%에서 71%로 향상시켰다.

 

1.2 V3 모델의 기술적 도약

2024년 중반 출시된 V3는 320억 매개변수의 대규모 밀집(dense) 아키텍처를 채택했다. 동적 토큰 라우팅 알고리즘을 도입해 처리 속도를 2.3배 가속화했으며, 128개 언어에 대한 다국어 지원을 구현했다. 특히 코드 생성을 위한 트리 주의력(Tree Attention) 메커니즘을 최초로 적용해 Python 코드 생성 정확도를 82%까지 끌어올렸다.

1.3 R1 모델의 혁신적 전환

R1(2025 Q1)은 V3를 기반으로 강화학습을 통한 추론 능력 극대화에 주력했다. GRPO(Group Relative Policy Optimization) 알고리즘을 도입해 순수 강화학습으로 추론 패턴을 자율 학습하는 R1-Zero 아키텍처를 개발했다. 이는 SFT(지도 미세조정) 없이 GSM8K에서 89% 정확도를 달성하며 기존 접근법의 패러다임을 전환시켰다.

 

2. 차별화된 개발 방법론

2.1 혼합 학습 전략

R1 개발 파이프라인은 3단계 혼합 학습 프레임워크를 채택했다. 첫 단계에서 V3 기반 SFT로 80만 개의 고품질 데이터셋을 학습하며 초기 수렴을 가속화했다. 두 번째 단계에서는 GRPO 알고리즘으로 강화학습을 수행하며 추론 체인 최적화를 진행했다. 최종 단계에서 Rejection Sampling으로 선별한 15만 개의 고품질 출력을 추가 학습 데이터로 재활용하는 순환 학습 사이클을 구축했다.

 

2.2 GRPO 알고리즘 혁신

기존 PPO(Proximal Policy Optimization)의 한계를 극복하기 위해 개발된 GRPO는 그룹 상대적 보상 메커니즘을 도입했다. 32개의 에이전트 그룹이 동시에 다양한 정책을 탐색하며, 상호 간의 상대적 성능 차이를 보상 함수에 반영한다. 이 방식은 MNIST 분류 작업에서 기존 RLHF 대비 41% 빠른 수렴 속도를 달성했다.

J(θ)=E(s,a)∼πθ[r(s,a)−μgσglog⁡πθ(a∣s)]J(θ)=E(s,a)∼πθ[σgr(s,a)−μglogπθ(a∣s)]

여기서 μgμg, σgσg는 그룹 내 보상의 평균과 표준편차를 나타내며, 동적 보정 메커니즘을 통해 정책 경사를 최적화한다.

2.3 데이터 엔지니어링 혁명

R1의 학습 데이터는 크게 3가지 유형으로 구성된다:

1. Cold-Start 데이터: 5,000개의 인간 주석 샘플에 MoE 모델 생성 결과를 결합
2. 추론 강화 데이터: 수학 문제 12만 개, 코드 생성 과제 8만 개로 구성된 검증 집합
3. 다국어 일반 작업 데이터: 48개 언어로 확장된 질의-응답 쌍 20만 개

데이터 정제 과정에서 혼합 언어 필터링 알고리즘을 적용해 단일 언어 순도를 99.2%까지 유지했으며, 자동화된 정적 코드 분석기를 도입해 코드 샘플의 100% 실행 가능성을 보장했다.

 

3. 경쟁 모델 대비 차별성 분석

3.1 OpenAI GPT 시리즈 대비 강점

R1 70B 모델은 GPT-4 Turbo 대비 1/18의 학습 비용(약 600만 달러)으로 동등한 추론 성능을 구현했습니다. 특히 수학적 증명 문제에서 R1은 94.7% 정확도로 GPT-4 Turbo의 92.1%를 상회하며 비용 대비 효율성을 입증했다.

3.2 Claude 3.5와의 기술적 비교

Claude 3.5의 구성적 안전 프레임워크와 달리, R1은 동적 위험 평가 모듈을 도입했다. 입력 문맥을 실시간으로 분석해 위험 수준을 5단계로 분류하며, Level 3 이상에서만 안전 필터를 활성화하는 방식으로 유연성과 안전성의 균형을 달성했다.

 

3.3 오픈소스 생태계 기여

R1은 MIT 라이선스 하에 전체 모델 가중치와 학습 파이프라인을 공개했습니다. 허깅페이스 레포지토리 공개 24시간 만에 150만 다운로드를 기록하며 커뮤니티 기여를 촉발시켰습니다. 특히 모델 양자화 툴킷을 동시 공개해 RTX 3090 GPU에서 70B 모델 구동을 가능케 했다.

 

4. 증류 기술의 혁신적 적용

4.1 계층적 지식 전이(HKT)

R1의 증류 프레임워크는 교사 모델의 128개 주의력 헤드 중 상위 32개 헤드만을 선택해 학생 모델에 전이한다. 계층별 중요도 가중치를 도입해 하위 레이어에는 구문 패턴을, 상위 레이어에는 추론 논리를 집중적으로 학습시킵니다. 이 방법은 7B 모델에서 70B 원본 대비 91.5% 성능 재현율을 달성했다.

4.2 로짓 증류 최적화

기존 KL 발산 기반 접근법을 개선한 확률 궤적 정합(PTM) 기법을 개발했다. 학생 모델의 출력 분포를 교사 모델의 생성 궤적과 정합시켜, 단일 에포크 학습으로 MATH 벤치마크 14% 향상을 이끌어냈다. 특히 양자화된 로짓 값을 활용해 증류 과정의 GPU 메모리 사용량을 43% 절감했다.

 

온도 계수 ττ를 동적으로 조절하는 어댑티브 템퍼링 기법을 적용해, 난이도가 높은 샘플일수록 ττ 값을 낮추어 정확한 로짓 분포 학습을 유도한다.

 

5. 강화학습 프레임워크의 진화

5.1 다목적 보상 함수 설계

R1의 강화학습 시스템은 6차원 보상 벡터를 활용한다:

• 논리 일관성(Logical Consistency): 추론 체인의 단계적 타당성 평가
• 수학적 정확성(Mathematical Precision): 중간 계산식의 수치 검증
• 코드 실행 가능성(Code Executability): Python 서브인터프리터 통합
• 다국어 유창성(Multilingual Fluency): 언어별 문법 검사기 연동
• 윤리적 안전성(Ethical Safety): 실시간 위험 평가 모듈 연계
• 사용자 편의성(User Convenience): 응답 길이와 가독성 측정

각 보상 요소는 퍼지 논리 기반 가중치 할당 시스템을 통해 동적으로 조정된다.

5.2 분산형 강화학습 인프라

R1 학습에는 512개의 NVIDIA H100 GPU로 구성된 클러스터가 활용되었다. 파라미터 서버 아키텍처 대신 완전 분산형 학습 방식을 채택해, 각 GPU 노드가 로컬 정책 네트워크를 유지하면서 글로벌 보상 신호를 공유했다. 이는 기존 분산 RL 시스템 대비 28% 빠른 데이터 동기화 속도를 달성했다.

 

6. 성능 평가 및 벤치마크

6.1 학술적 벤치마크

MMLU(Massive Multitask Language Understanding)에서 R1 70B는 5가지 전문 분야(법률, 의학, 공학, 인문학, 자연과학) 평균 86.5점을 기록하며 동급 규모 모델 대비 7.2% 우수한 성적을 거두었다. 특히 의학 분야에서 USMLE 스타일 문제풀이 정확도 91.3%로 최고 수준을 달성했다.

 

6.2 산업 적용 사례

제조업 분야에서 R1 기반 예지정비 시스템은 12개월간의 현장 테스트에서 고장 예측 정확도 94.7%를 기록했다. 동작 음향 신호와 진동 데이터를 결합한 멀티모달 분석을 통해, 기존 전문가 시스템 대비 3시간 빠른 고장 탐지 능력을 입증했다.

7. 미래 기술 발전 로드맵

7.1 양자 영감 학습 알고리즘

2026년 상반기 목표로 양자 중첩 원리를 모방한 주의력 메커니즘 개발이 진행 중이다. 큐비트 개념을 도입해 1024개 주의력 헤드를 가상으로 확장하는 기술은 현재 시뮬레이션 단계에서 78%의 계산 효율 향상을 보였다.

 

7.2 생체 모방 신경 인터페이스

뇌과학 연구 성과를 접목한 스파이크 신경망(SNN) 하이브리드 아키텍처를 테스트 중이다. 초기 실험에서 이미지 분류 작업의 에너지 효율이 기존 CNN 대비 320% 개선되었으며, 2027년 상용화를 목표로 하고 있다.