DeepSeek의 사고 체인 (COT) 방법론, 특히 최신 모델 DeepSeek-R1에서 인공 지능 (AI)이 추론 과제를 처리하는 방법에 대한 중요한 발전을 나타냅니다. 이 접근법은 체계적인 사고 과정에 참여할 수 있도록하여 모델의 성능을 향상시킵니다. 이는 복잡한 쿼리를 다루는 데 중요합니다.
추론 능력이 향상되었습니다
DeepSeek-R1은 전통적인 감독 된 미세 조정 (SFT)보다는 강화 학습 (RL) 전략을 사용합니다. 이를 통해 복잡한 쿼리를 일련의 논리적 단계로 나누어 추론 기술을 개발할 수 있습니다. 이 구조화 된 COT 프로세스를 통해 모델은 최종 답변에 도달하기 전에 추론에서 결함을 식별하고 수정할 수 있습니다. 이 반복적 반사는 기존 모델에 비해 더 일관적이고 정확한 출력으로 이어지며, 이는 일반적으로 단일 단계에서 답을 생성합니다 [1] [3].
복잡한 작업의성능
COT 방법론은 수학 및 프로그래밍에서 발견 된 것과 같은 복잡한 추론 작업에 특히 효과적입니다. 정보를 단계별로 처리함으로써 DeepSeek-R1은 전임자보다 다단계 문제를보다 효과적으로 처리 할 수 있습니다. 연구에 따르면이 기능은 모델이 자세한 설명을 생성하고 Math-500 테스트와 같은 벤치 마크에서 매우 잘 수행 할 수 있으며, 여기서 OpenAI의 O1 [1] [3]와 같은 다른 모델을 능가하는 것으로 알려져 있습니다.
효율성 및 접근성
DeepSeek-R1의 설계는 추론 기능을 향상시키는 것 외에도 효율성을 향상시킵니다. RL-First 접근 방식은 SFT에 일반적으로 필요한 광범위한 데이터 세트에 대한 의존도를 줄여 고급 AI 추론에 더 액세스 할 수 있습니다. 이러한 AI 기술의 민주화는 다양한 지역 사회의 혁신을 육성하는 데 필수적이며, 연구원과 개발자는 제한된 자원을 가진 강력한 AI 도구를 활용할 수 있습니다 [1] [3].
반사 및 자기 수정 메커니즘
COT 접근법의 주목할만한 측면은 자기 반성 능력입니다. DeepSeek-R1은 프롬프트가 모호하거나 불완전한시기를 인식 할 수있어 사용자에게 설명을 요구합니다. 이 반사 행동은 모델의 이해를 향상시킬뿐만 아니라보다 정확한 출력으로 이어집니다. 그러나 모델이 다양한 사고의 길을 탐구함에 따라 인간의 브레인 스토밍 과정을 반영함에 따라 장점 반응을 초래할 수있다 [1] [2].
요약하면, DeepSeek-R1의 사고 방법론은 향상된 추론 능력을 촉진하고 효율성을 향상 시키며 반사적 자기 교정을 가능하게함으로써 성능을 크게 향상시킵니다. 이러한 기능은 응답 품질을 높이고 고급 AI 도구가 더 많은 청중에게보다 쉽게 액세스 할 수 있도록합니다.
인용 :
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240786-how-does-the-the-thought-deepseek-impact-its- performance
[2] https://www.prompthub.us/blog/chain-of-thought-prompting-guide
[3] https://www.theeregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[4] https://www.vellum.ai/blog/chain-of-thought-prompting-cot-every-need-to-know
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://zapier.com/blog/what-is-deepseek/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=dedfxbxicn4
[8] https://towardsdatascience.com/exploring-deepseeks-training-process-5036c42deeb1