자기 반사는 DeepSeek-R1의 사고 체인 (COT) 방법론에서 중요한 역할을하며, 추론 능력과 전반적인 성능을 향상시킵니다. 전통적인 감독 미세 조정보다는 강화 학습 (RL) 접근법을 사용하는이 모델은 추론을 자율적으로 개선 할 수있는 고유 한 자기 진화 과정을 촉진합니다.
DeepSeek-R1에서 자기 반성의 역할
** 1. 자율 개선
DeepSeek-R1은 추론 과정에서 자기 반성에 관여하도록 설계되었습니다. 복잡한 요청을 일련의 "생각"으로 분류 함으로써이 모델은 반복적으로 응답을 평가할 수 있습니다. 이 메커니즘을 통해 답을 마무리하기 전에 결함이있는 추론 또는 환각을 식별하고 수정하여보다 정확하고 일관된 출력을 초래할 수 있습니다 [1] [4].
** 2. 반사 능력의 출현
모델의 자체 반사 기능은 단순히 프로그래밍 될뿐만 아니라 RL 환경과의 상호 작용을 통해 자연스럽게 나타납니다. 정보를 처리함에 따라 DeepSeek-R1은 대체 솔루션을 탐색하고 사고 과정을 개선하여 추론 체인의 이전 단계를 다시 방문하고 재평가 할 수 있습니다. 이 자발적인 개발은 복잡한 작업을 효과적으로 처리하는 능력을 향상시킵니다 [2] [6].
** 3. 강화 학습 프레임 워크
DeepSeek-R1의 RL-First 접근 방식은 훈련 중 추론을 장려하여 모델이 감독 된 학습으로부터 기존 지식에 의존하지 않고 자기 검증 및 반성과 같은 정교한 행동을 개발할 수있게합니다 [3] [7]. 이 방법은 다양한 영역에서 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적인 길고 일관된 사고 사슬을 생성하는 모델의 능력을 지원합니다.
결론
요약하면, 자기 반성은 DeepSeek-R1의 사고 방법론에 필수적이며 모델이 반복적 인 평가 및 개선을 통해 추론 능력을 자율적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 AI 추론의 상당한 발전을 나타내며, DeepSeek-R1을 분야의 다른 주요 모델에 대한 경쟁 대안으로 배치합니다.
인용 :
[1] https://www.theregister.com/2025/01/26/deepseek_r1_ai_cot/
[2] https://arbisoft.com/blogs/deep-seek-r1-the-chinese-ai-powerhouse-outperforming-ofen-ai-s-at-95-95-
[3] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[4] https://www.waswas.com/what-is-deepseek-r1/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[6] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.01.27.25321169v1.full.pdf
[7] https://c3.unu.edu/blog/deepseek-r1-pioneering-open-open-source-source-model-and-impact-on-the-llm-landscape
[8] https://www.youtube.com/watch?v=kv8frwekoeo