(스크랩)[타이니 제로] 딥씨크 공개한 기술대로 했더니... 30달러로 되더라 | 버클리 박사과정 학생이 증명한 딥씨크 알고리즘, 팩트체크

1. 🔍 딥씨크 알고리즘과 '타이니 제로' 모델의 핵심

2. 🔍 딥씨크 R1-Zero의 핵심 학습 방식

3. 🔬 타이니 제로의 작동 원리와 성과

4. 🔬 저비용 AI 모델 'Tiny Zero'의 성과와 의의

5. 🚀 강화학습과 저비용 AI 모델의 발전

 

1. 🔍 딥씨크 알고리즘과 '타이니 제로' 모델의 핵심

 

00:00:00 (3분)

**'아하 모멘트'**는 작은 모델과 강화학습으로도 구현이 가능하다. [1-1]버클리 박사과정 학생이 개발한 '타이니 제로'는 딥씨크 AI의 방식을 그대로 따라 만들어졌다. [1-5]'타이니 제로' 모델의 학습 비용이 30달러에 불과하다는 점이 큰 주목을 받았다. [1-9]'타이니 제로'는 딥씨크 R1-Zero를 기반으로 하며, 강화학습 방식을 그대로 적용했다. [1-23]이 모델의 성공은 딥씨크의 소프트웨어적 접근이 효과적임을 입증하고, AI 기술의 저비용 구현 가능성을 시사한다. [1-10]

• **'아하 모멘트'**는 작은 모델과 강화학습으로도 구현이 가능하다. [1-1]
• 버클리 박사과정 학생이 개발한 '타이니 제로'는 딥씨크 AI의 방식을 그대로 따라 만들어졌다. [1-5]
• '타이니 제로' 모델의 학습 비용이 30달러에 불과하다는 점이 큰 주목을 받았다. [1-9]
• '타이니 제로'는 딥씨크 R1-Zero를 기반으로 하며, 강화학습 방식을 그대로 적용했다. [1-23]
• 이 모델의 성공은 딥씨크의 소프트웨어적 접근이 효과적임을 입증하고, AI 기술의 저비용 구현 가능성을 시사한다. [1-10]

2. 🔍 딥씨크 R1-Zero의 핵심 학습 방식

00:03:27 (2분)

딥씨크 R1-Zero는 강화학습 기법을 사용하여 AI의 사고 능력을 향상시키는 것이 목표다. [2-19]학습 방식의 핵심은 Accuracy Reward와 Format Reward로, 정확도와 응답 형식에 따라 보상을 제공한다. [2-22]이 방식은 기존의 정해진 레시피를 따르는 것이 아닌, 다양한 시도를 통해 최적의 방법을 찾아가는 과정과 유사하다. [2-16]버클리 박사과정 학생이 개발한 Tiny-Zero 모델은 이 R1-Zero의 핵심을 따라 구현했다. [2-12]딥씨크 V3 모델의 공식 학습에만 약 557만 6천 달러의 비용이 들었으며, 이는 전체 개발 비용의 일부에 불과하다. [2-5]

• 딥씨크 R1-Zero는 강화학습 기법을 사용하여 AI의 사고 능력을 향상시키는 것이 목표다. [2-19]
• 학습 방식의 핵심은 Accuracy Reward와 Format Reward로, 정확도와 응답 형식에 따라 보상을 제공한다. [2-22]
• 이 방식은 기존의 정해진 레시피를 따르는 것이 아닌, 다양한 시도를 통해 최적의 방법을 찾아가는 과정과 유사하다. [2-16]
• 버클리 박사과정 학생이 개발한 Tiny-Zero 모델은 이 R1-Zero의 핵심을 따라 구현했다. [2-12]
• 딥씨크 V3 모델의 공식 학습에만 약 557만 6천 달러의 비용이 들었으며, 이는 전체 개발 비용의 일부에 불과하다. [2-5]

3. 🔬 타이니 제로의 작동 원리와 성과

00:05:42 (2분)

타이니 제로는 딥씨크 R1 제로와 유사한 **'아하 모멘트'**를 구현하며, 단 30달러로 학습이 가능하다. [3-1]모델은 학습 단계가 진행될수록 정확도가 높아지고 대답의 길이가 늘어나는 특성을 보인다. [3-3]'아하 모멘트'는 **체인 오브 소트(생각의 사슬)**를 만들어 적절한 사고의 흐름을 생성하는 역할을 한다. [3-6]타이니 제로는 R1 제로가 생성한 체인 오브 소트 반응을 수집하여 지도학습 방식으로 베이스 프론티어 모델 V3에 학습시킨다. [3-13]이 과정을 통해 생성된 데이터는 강화학습의 시작점으로 활용되며, 추가적인 학습과 파인튜닝을 거쳐 최종 모델이 완성된다. [3-18]

• 타이니 제로는 딥씨크 R1 제로와 유사한 **'아하 모멘트'**를 구현하며, 단 30달러로 학습이 가능하다. [3-1]
• 모델은 학습 단계가 진행될수록 정확도가 높아지고 대답의 길이가 늘어나는 특성을 보인다. [3-3]
• '아하 모멘트'는 **체인 오브 소트(생각의 사슬)**를 만들어 적절한 사고의 흐름을 생성하는 역할을 한다. [3-6]
• 타이니 제로는 R1 제로가 생성한 체인 오브 소트 반응을 수집하여 지도학습 방식으로 베이스 프론티어 모델 V3에 학습시킨다. [3-13]
• 이 과정을 통해 생성된 데이터는 강화학습의 시작점으로 활용되며, 추가적인 학습과 파인튜닝을 거쳐 최종 모델이 완성된다. [3-18]

4. 🔬 저비용 AI 모델 'Tiny Zero'의 성과와 의의

00:08:10 (2분)

Tiny Zero는 30달러 이하의 비용으로 수학 문제 풀이와 간단한 계산 능력을 보여주는 데 성공했다. [4-3]이 모델은 DeepSeek-R1-Zero에서 사용한 리워딩 방식을 적용하여, Accuracy Reward와 Formal Reward를 통해 성능을 향상시켰다. [4-9]실험 결과, 모델 크기에 따른 스케일링 법칙이 적용되며, 70억 파라미터의 작은 모델에서도 강화학습을 통해 COT(Chain-of-Thought) 생성이 가능함을 입증했다. [4-18]이러한 성과는 온디바이스 AI 적용 가능성을 시사하며, 스마트폰이나 이어폰 등 소형 기기에서의 AI 활용 전망을 밝게 한다. [4-23]Tiny Zero의 성공은 딥씨크의 강화학습 접근법이 저비용 고효율 AI 개발에 유효함을 보여주지만, 30달러라는 비용은 제한적인 상황에서의 추정치임을 유의해야 한다. [4-24]

• Tiny Zero는 30달러 이하의 비용으로 수학 문제 풀이와 간단한 계산 능력을 보여주는 데 성공했다. [4-3]
• 이 모델은 DeepSeek-R1-Zero에서 사용한 리워딩 방식을 적용하여, Accuracy Reward와 Formal Reward를 통해 성능을 향상시켰다. [4-9]
• 실험 결과, 모델 크기에 따른 스케일링 법칙이 적용되며, 70억 파라미터의 작은 모델에서도 강화학습을 통해 COT(Chain-of-Thought) 생성이 가능함을 입증했다. [4-18]
• 이러한 성과는 온디바이스 AI 적용 가능성을 시사하며, 스마트폰이나 이어폰 등 소형 기기에서의 AI 활용 전망을 밝게 한다. [4-23]
• Tiny Zero의 성공은 딥씨크의 강화학습 접근법이 저비용 고효율 AI 개발에 유효함을 보여주지만, 30달러라는 비용은 제한적인 상황에서의 추정치임을 유의해야 한다. [4-24]

5. 🚀 강화학습과 저비용 AI 모델의 발전

00:11:01 (1분)

강화학습을 통한 AI 모델의 자가 학습 방식은 소프트웨어적 진보를 보여주며, 현재 AI 모델 설계의 트렌드이자 미래 비전이다. [5-1]'타이니 제로'는 특정 작업에 특화된 모델로, 이를 토대로 더 발전된 모델이 계속해서 나올 것으로 예상된다. [5-2]이 연구는 Proof of Concept로, 저비용으로도 핵심 메커니즘 구현이 가능함을 증명했지만, 실제 애플리케이션 개발까지는 추가 검증이 필요하다. [5-5]30달러라는 비용에 과도하게 집중하기보다는, 이 기술이 일반화되었을 때의 실제적인 영향과 가능성을 지켜봐야 한다. [5-8]AI 기술 발전에 대한 정보는 다양한 채널(유튜브, 인스타그램 등)을 통해 짧은 영상이나 뉴스 형태로도 제공되고 있다. [5-9]

• 강화학습을 통한 AI 모델의 자가 학습 방식은 소프트웨어적 진보를 보여주며, 현재 AI 모델 설계의 트렌드이자 미래 비전이다. [5-1]
• '타이니 제로'는 특정 작업에 특화된 모델로, 이를 토대로 더 발전된 모델이 계속해서 나올 것으로 예상된다. [5-2]
• 이 연구는 Proof of Concept로, 저비용으로도 핵심 메커니즘 구현이 가능함을 증명했지만, 실제 애플리케이션 개발까지는 추가 검증이 필요하다. [5-5]
• 30달러라는 비용에 과도하게 집중하기보다는, 이 기술이 일반화되었을 때의 실제적인 영향과 가능성을 지켜봐야 한다. [5-8]
• AI 기술 발전에 대한 정보는 다양한 채널(유튜브, 인스타그램 등)을 통해 짧은 영상이나 뉴스 형태로도 제공되고 있다. [5-9]

 

https://youtu.be/9QgBmfN7qeY