DeepSeek-R1 - DeepSeek의 AI 추론 모델, OpenAI o1 릴리스에 맞춰 성능 향상

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DeepSeek-R1이란 무엇인가요?

DeepSeek-R1은 항저우에 본사를 둔 DeepSeek의 고성능 AI 추론 모델로, OpenAI의 o1 릴리스를 벤치마킹한 것입니다. 이 모델은 대규모 강화 학습 기법을 기반으로 사후 학습되며, 수학, 코딩 및 자연어 추론과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 달성하기 위해 매우 적은 양의 레이블 데이터만 필요합니다.DeepSeek-R1은 오픈 소스용 MIT 라이선스를 따르고 모델 증류를 지원하며 사용자가 자유롭게 사용, 수정 및 상업화할 수 있도록 지원합니다. 이 모델의 롱 체인 추론 기술은 최대 수만 단어 길이의 사고 사슬을 가능하게 하여 복잡한 문제를 점진적으로 분해하고 다단계 논리적 추론을 기반으로 해결할 수 있으며 과학 연구, 자연어 처리, 교육 및 데이터 분석에 널리 사용되고 있습니다.

DeepSeek-R1 - DeepSeek推出的AI推理模型，性能对齐 OpenAI o1 正式版

DeepSeek-R1의 주요 기능

뛰어난 추론 성능수학, 코드 생성 및 자연어 추론과 같은 복잡한 작업에 탁월하며 OpenAI의 o1 공식 버전에 필적하는 추론 기능을 갖추고 있으며 모든 유형의 복잡한 논리 문제를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원합니다.
효율적인 데이터 활용강화 학습 기법과 아주 적은 양의 라벨링된 데이터로 학습하면 모델의 추론 능력이 크게 향상되고 데이터 라벨링 비용이 대폭 절감되며 학습 효율성이 향상됩니다.
강력한 모델 증류 지원리소스가 제한된 디바이스에 경량 모델을 배포하는 등 특정 애플리케이션 시나리오의 요구 사항을 충족하기 위해 사용자가 DeepSeek-R1 출력으로 모델을 추출하고 더 작은 모델을 훈련할 수 있도록 지원합니다.
오픈 소스 및 유연한 라이선스MIT 라이선스 오픈 소스에 따라 사용자는 다양한 개발 및 연구 시나리오에 적용할 수 있는 높은 유연성과 확장성으로 자유롭게 사용, 수정 및 상용화할 수 있습니다.

DeepSeek-R1의 공식 웹사이트 주소

GitHub 리포지토리::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1
허깅페이스 모델 라이브러리::https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
기술 문서::https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1

DeepSeek-R1 사용 방법

공식 웹사이트 경험딥시크의공식 웹사이트. 안내에 따라 등록하고 로그인하세요. "심층 사고" 모드를 켜고 DeepSeek-R1을 직접 호출하여 모든 종류의 추론 작업을 완료하세요.
API 서비스::
- API 플랫폼에 액세스딥시크의 API 플랫폼에 등록하고 로그인합니다. API 키를 받습니다.
- 인터페이스 호출코드에서 model='deepseek-reasoner'를 설정하여 API 인터페이스를 호출합니다. 샘플 코드:

import requests

api_key = 'your_api_key'
url = 'https://api.deepseek.com/v1/inference'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'model': 'deepseek-reasoner',
    'prompt': '你的问题或任务描述',
    'max_tokens': 100  # 输出的最大token数
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

로컬 배포DeepSeek-R1의 GitHub 리포지토리에 액세스합니다. 리포지토리를 복제하여 종속 요소를 설치합니다. 모델 로딩 및 추론에 대한 리포지토리의 지침을 따릅니다. 샘플 코드(Python):

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = 'deepseek-ai/DeepSeek-R1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = '你的问题或任务描述'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

DeepSeek-R1의 핵심 이점

좋은 추론 능력수학, 코드, 자연어 추론과 같은 작업을 잘 수행하며 OpenAI의 o1 공식 버전의 성능과 비슷합니다.
데이터의 효율적인 사용강화 학습 기법을 기반으로 소량의 라벨링된 데이터만 있으면 추론을 크게 개선하고 데이터 비용을 절감할 수 있습니다.
긴 사슬 추론 기법최대 수만 단어 길이의 생각 사슬을 가진 장쇄 추론을 기반으로 복잡한 문제를 점진적으로 분해하고 복잡한 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
모델 증류 지원경량 디바이스 배포와 같은 특정 시나리오 요구 사항을 충족하기 위해 모델 출력을 사용하여 더 작은 모델을 학습합니다.
오픈 소스 및 유연한 라이선스MIT 라이선스 오픈 소스를 따르며, 사용자는 자유롭게 사용, 수정 및 상업적, 광범위하게 적용 할 수 있습니다.
광범위한 애플리케이션 시나리오과학 연구, 자연어 처리, 엔터프라이즈 인텔리전스, 교육, 데이터 분석 등 다양한 분야에 적용 가능.
효율적인 API 서비스API 인터페이스, 손쉬운 통합, 합리적인 가격을 제공하며 대규모 상업용 애플리케이션에 적합합니다.

DeepSeek-R1은 누구를 위한 제품인가요?

(과학) 연구원복잡한 수학적 모델링, 알고리즘 최적화 및 엔지니어링 연구를 수행해야 하는 연구자를 위한 제품입니다.
자연어 처리 개발자자연어 이해, 자동화된 추론 및 텍스트 생성 작업을 하는 NLP 개발자에게 적합합니다.
기업 기술팀지능형 고객 서비스, 자동화된 의사 결정 및 개인화된 추천 시스템을 강화해야 하는 기업 팀에 이상적입니다.
교육자 및 학생학생들이 복잡한 추론을 익히도록 도와야 하는 교사나 수학 및 프로그래밍을 공부하는 학생에게 적합합니다.
데이터 분석 및 의사 결정 지원 직원복잡한 논리적 추론 작업, 시장 예측 및 전략 개발을 처리해야 하는 데이터 분석가 및 의사 결정권자에게 적합합니다.