DeepSeek-R1 논문 및 원리 파해치기

최근 중국의 DeepSeek-R1이라고 불리우는 LLM이 OpenAI의 o1 모델의 성능을 뛰어 넘었다는 이야기를 들었습니다. 성능 뿐만 아니라 리소스 측면에서도 더 나은 면을 보였죠. 이제 일반인도 DeepSeek-R1에 대해선 다들 알 것이라 생각하여, 이번 포스트에서는 일반인의 접근이 쉽지 않은 DeepSeek-R1의 기술 보고서를 한 번 정리해 보려고 합니다.

 

 이 포스트는 인공지능 대학원생 관점에서 작성됐으며, 기술 보고서의 순서를 최대한 따르도록 작성됐습니다.

 

 

들어가며..

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf

DeepSeek-R1/DeepSeek_R1.pdf at main · deepseek-ai/DeepSeek-R1

 

DeepSeek-R1이 공개됨과 동시에, 서로 다른 방식으로 학습된 DeepSeek-R1-Zero가 소개됩니다. DeepSeek-R1-Zero는 지도학습이 아닌, 강화학습 기반으로 우선 학습되었으며, 뛰어난 추론 성능을 보인다고 합니다. 하지만, DeepSeek-R1-Zero의 결과물은 가독성이 안 좋으며, 또한 여러 언어가 혼합되어 나오는 language mixing 현상이 발생합니다.

 

 이 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해 multi-stage training과 cold-start라는 기법을 강화학습 전에 도입하고, 이를 기반으로 DeepSeek-R1 모델을 만들었다 합니다. 이 DeepSeek-R1 모델은 OpenAI의 o1-1217 모델과 견줄만한다고 합니다.

 

 DeepSeek에서는 연구자들을 위해 DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, 그리고 6개의 DeekSeep-R1 기반의 distilled 모델 (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B)를 공개했습니다. 

 

 이 포스트에서는 distilation 모델보다는 R1이 어떻게 학습되었길래 이렇게 야단법석인지 알아볼 예정입니다.

 

 

강화학습? 이미 있는 기술 아닌가?

DeepSeek-R1는 DeepSeek-R1-Zero와 같이 강화학습을 기반으로 학습되었습니다. 여기서 인공지능 개발자 혹은 연구자라면 아래와 같은 의문을 가질 것입니다.

지도학습도 있는데, 왜 굳이 강화학습?

사실 저도 처음에 생각한 의문이었습니다. 그래서 보고서를 읽어보게 된 것이고요. DeepSeek에서 말하기로는 강화학습 기반으로 학습시키는 것이 Chain-of-Thought 즉, 생각의 사슬을 위한다고 합니다. DeepSeek-R1은 추론 성능뿐만 아니라 읽기 쉬운 것을 목표로 강화학습을 진행합니다. 이와 더불어 추론 능력을 더 키우기 위해 두 단계의 지도학습도 도입했습니다.

 

Chain-of-Thought가 뭐지?

ChatGPT 성능 올리는 Chain of Thought 프롬프트 방법?

 

 사실 언어 분야에서 강화학습은 DeepSeek의 다른 논문에서 효율적이라고 보인 적이 있다고 합니다. 하지만, 이전 기법에서는 지도학습 기반으로 진행했는데 이는 많은 시간을 요구했다고 합니다. 이들의 이전 논문은 살펴보지 못했지만, DeepSeek-R1을 학습시킬 때는 Group Relative Policy Optimization이라는 강화학습 방식을 사용했다 하며, Chain-of-Thought 데이터를 사용했다고 합니다. (제가 강화학습 분야가 아니기 때문에, 나중에 시간이 있으면 따로 공부 후 정리해보겠습니다.)

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 강화학습의 보상으로는 정확도와 출력 형식 그리고 언어 일관성 선정했다 합니다. 여기서 혼동될만한 게 정확도 보상에는 형식과 관련된 보상도 포함돼 있다는 것입니다. 언어 일관성은 혼용된 언어를 사용하지 않도록 하는 보상인 것 같습니다 (성능을 살짝 떨어뜨린다고 합니다).

 그러면, 출력 형식 보상은 무엇일까요? 이해한 바로는, 인공지능으로 하여금 강제로 Chain-of-Thought를 하도록 하는 보상인 것 같습니다. 이건 아래의 template을 봐야 알 수 있습니다.

A conversation between User and Assistant. The user asks a question, and the Assistant solves it. The assistant first thinks about the reasoning process in the mind and then provides the user with the answer. The reasoning process and answer are enclosed within <think> </think> and <answer> </answer> tags, respectively, i.e., <think> reasoning process here </think> <answer> answer here </answer>. User: prompt. Assistant: 

 

위의 문장은 DeepSeek-R1을 학습시킬 때 사용된 문장이며, 강제로 Chain-of-Thought가 가능하도록 돼 있는 것을 알 수 있습니다. 여기서 출력 형식 보상은 인공지능이 자신의 생각을 <think>와 </think> 사이에 오도록 강제하는 보상입니다. 

 

 

 

강화학습 기반의 학습이 정말 효과가 있는지 확인하려면, 성능을 보면 되겠죠?

DeepSeek-R1의 step에 따른 AIME 성능

위의 이미지는 AIME라는 데이터에서 16개의 샘플을 뽑아 강화학습의 진행 정도에 따른 (가로축) 정확도 (세로축)의 변화를 도식화 하고 있습니다. 점선은 o1 모델이죠. 그림에서 알 수 있듯이, 강화학습이 진행될 수록 성능이 올라가다 수렴하는 것처럼 보인다는 것입니다. o1 모델의 성능을 뛰어 넘은 것으로 보이는데, 심지어 이게 지도학습 없이 강화학습으로만 됐다는 게 놀라울 따름입니다. 

 

스스로 진화하는 DeepSeek-R1?

강화학습 기반으로 학습된 DeepSeek-R1의 다른 특징으로는, 복잡한 문제를 풀기 위해 모델 스스로가 생각하는 과정을 길게 가진다는 것입니다. Chain-of-Thought 혹은 이제는 test time computation은 어려운 문제를 인공지능이 직면했을 때, 차근차근 출력을 길게 만들다 보면, 그 과정 속에서 더 나은 답을 산출한다는 개념입니다. DeepSeek-R1은 학습 과정 중, 스스로가 답변의 길이를 늘리는 경향을 보인다고 밝혔습니다. 아래는 학습 과정 중, 인공지능이 산출하는 답변의 길이 (세로축)입니다.

그림으로부터 추론할 수 있는 것은, 복잡한 문제를 풀기 위해 인공지능 스스로가 자동으로 생각을 더 많이 한다는 점입니다. 저자들은 이것은 스스로 진화 (self-evolution)이라는 용어를 사용하여 표현합니다. 이것이 가능한 이유는 지도학습이 아닌, 강화학습이기 때문이라고 합니다. 또한, 강화학습의 특성으로 인해 모델 스스로가 정확한 답변을 찾기 위해 이전 step을 다시 방문하고 다시 스스로를 평가하며 다른 방향으로 지행한다고 합니다. (입실론 그리디 서치와 관련이 있겠네요.)

 

DeepSeek-R1의 Aha Moment?

사람은 종종 어떤 막힌 문제를 풀다 갑자기 해결 방법이 떠오를 때 "아!" 또는 "어?"와 같은 표현을 사용하죠. 만화에서는 전기가 파직하거나 혹은 아래와 같이 머리 위의 전구로 이걸 표현하죠.

영어권에서는 이것은 Ada momentum (아하 순간)이라고 부르는 것 같습니다.

 DeepSeek-R1 모델은 강화학습으로 학습되었기에 저런 Aha momentum을 보였다고 합니다. 심지어, 이게 출력 중 <think> 태그 안에서 발견된 것 같습니다. 이게 사실이라면, 강화학습 기반으로 학습한 모델은 정말 인간처럼 생각을 할 수도 있겠다는 느낌이 들었습니다. 아래는 보고서에서 보인 DeepSeek 모델의 생각 과정입니다. (<think> tag) 

질문: If a > 1, then the sum of the real solutions of ~~~~~ is equal to
응답: <think>
To solve the equation ~~~, let's start by squaring both ....
Rearrange to isolate the inner square root term: ....
....
Wait, wait Wait. That's an aha moment I can flag here.
Let's reevaluate this step-by-step to identify if the correct sum can be ...
We started with the equation: ....
Next, I could square both sides again, treating the equation: ....
...

 

더 나아가...

여기까지 하면 성능은 좋지만, 사용자 친화적인 출력을 기대하기는 어렵다고 합니다. 그래서 연구자들은 양질의 소규모 데이터를 사용하여 초반 강화학습 도중, 지도학습을 진행한 것 같습니다.  이걸 cold start라고 부르는 것 같네요. 저자들은 이 양질의 데이터를 인력으로 수천 1000개를 확보하여 학습을 진행한 것 같습니다.

 

 저자들은 이 cold start의 장점을 다음과 같이 설명합니다.

• 가독성의 증가. 이런 소규모 데이터를 사용하면, 모델이 자신의 응답을 어느정도 읽기 쉽게 요약하며, 장황한 설명을 필터링한다고 합니다. 이를 위해 cold start의 형식을 "special_token | <reasoning_process> | special_token | <summary>"으로 했다고 합니다. 여기서 reasoning process는 Chain-of-Thought를 위한 것이고, summary는 글자 그대로 결과 요약을 위한 것입니다.
• 더 나은 성능. 연구진들은 당연히 정답을 주기 때문에 더 나은 성능을 기대하는 것 같습니다.

 

이해 안 된 부분

사실 DeepSeek-R1 기술보고서의 뒷부분 (section 2.3.3.)부터는 정확하게 이해하지는 못했습니다. 대충 이해한 바로는,

• 학습된 모델에서 적절한 평가를 통해 데이터를 또 수집한다. 
• 데이터 수집은 두 개의 카테고리를 기반으로 하는데, 하나는 추론용 나머지 하나는 비추론용 데이터이다.
  • 비추론용 데이터는 번역, 글쓰기, 사실 관계 여부, 혹은 자가 인식 등의 내용으로 이뤄진 데이터이다.
  • 추론용 데이터는 그 외...
• 추론용 데이터 일부는 DeepSeek-V3를 사용하여 사용할 데이터를 판단.
• 또한 너무 긴 문장, 혼용된 언어, 프로그램 코드 등은 필터링 한다.
• 이렇게하여 추론용 데이터는 600,000 개를 수집
• 비추론용 데이터는 DeepSeek-V3 pipeline을 차용하며 (구체적으로 뭘 차용했는지는 모르겠음...), DeepSeek-V3의 지도학습 데이터의 일부를 재사용한다. 특정한 상황에서는 DeepSeek-V3 모델를 사용하여 Chain-of-Thought 데이터를 생성하도록 한 다음, 수집.
• 답변이 'hello'인 것과 같은 너무 간단한 비추론용 데이터는 Chain-of-Thought를 사용하지 않음.
• 이렇게 하여 비추론용 데이터를 200,000개 수집
• 이렇게 수집된 데이터를 DeepSeek-V3-Base 모델을 학습시키는데 사용.
• 이 학습된 DeepSeek-V3-Base 모델의 출력 분포와 유사해지도록 DeepSeek-R1을 추가적으로 학습시킴 (강화학습).

 

 

보고서의 한계점

• 적은 Chain-of-Thought는 DeepSeek-R1의 성능을 떨어뜨립니다. 흔히 few-shot task라고 하죠.
• OpenAI-o1-1217과의 비교 실험이 적다는 것도 이 기술 보고서의 한계인 것 같습니다. (지정학적인 문제)
• o1-1217 모델에 비해 자연어 처리 부분과 코딩 부분의 성능은 아직 뒤처짐.
  • 다만, 수학 분야에 대한 성능은 비슷하거나 조금 더 나음.
  • o1-mini보다는 대부분의 영역에서 성능이 좋음.
• Gemini 2.0과의 성능 비교 없음.
• 직접적인 메모리 비교 혹은 속도 비교 안 보임 (제가 놓치고 있는 것일 수도 있습니다).

 

 

마치며

DeepSeek-R1의 등장으로 세계가 혼란에 빠졌습니다. 기존 OpenAI나 Google 등의 거대모델은 많은 자금을 들여 모델을 학습시켰다고 알려져 있습니다. 하지만, DeepSeek-R1은 기술 보고서를 보면 적은 비용으로 효율적이게 학습시켰다고 나오죠. 그 배경에는 강화학습이 있으며, 이를 통해 Chain-of-Thought 등이 더욱 쉽게 가능해졌습니다. 

 이렇게 다양한 방식으로 인공지능을 학습시키는 것은 이 분야에 새로운 길을 다시 한 번 더 강조한다는 점에서 읽기에 좋았습니다. 하지만, 직접적으로 측정된 메모리 혹은 속도 관련된 측면도 정량화하여 보고서에 들어 있으면 좋겠았겠다라는 아쉬움이 남아 있습니다 (제가 놓친 것일 수도 있습니다). 또한 모델 구조에 대한 설명보다는, 학습을 어떻게 했냐만 나와 있다는 점도 아쉽다고 느껴졌습니다.

 

 

 

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