Nature의 권위 있는 리뷰: 연구자를 위한 5가지 필수 AI 도구(DeepSeek-R1이 목록에 포함됨)

소개

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 연구 패러다임이 전례 없는 방식으로 재편되고 있습니다. 최근 세계적인 학술 저널인 Nature는 "연구에 가장 적합한 AI 도구는 무엇인가?"라는 제목의 심층 리뷰를 통해 현재 연구 분야에서 가장 인기 있는 5가지 AI 모델을 심층적으로 분석했습니다.

이 보고서는 오픈 소스부터 클로즈드 소스까지 다양한 모델 유형을 다룰 뿐만 아니라 범용 및 전문 AI 도구도 포함하고 있으며, 다양한 연구 적용 시나리오에 따라 이러한 주류 AI 모델의 장단점을 꼼꼼하게 비교 분석하여 연구자가 AI 도구를 선택하고 적용하는 데 유용한 참고자료를 제공합니다.

상위 5가지 과학적 모델 세부 정보

DeepSeek-R1: 고성능과 개방성의 만남

DeepSeek-R1 떠오르는 샛별인 DeepSeek-R1은 많은 AI 모델 중에서 단연 돋보입니다. Nature에 따르면, DeepSeek-R1은 성능 면에서 이미 OpenAI의 대표 모델인 GPT-4와 비슷하지만 API 비용 면에서 우위를 점하고 있습니다. 또한 DeepSeek-R1은 오픈 소스 가중치 모델을 사용하기 때문에 연구자들이 필요에 따라 자유롭게 모델을 다운로드하고 커스터마이징할 수 있습니다. 이러한 개방성은 상대적으로 제한된 예산을 가진 연구팀이 전문가 수준의 추론 모델을 구축할 수 있는 효과적인 길을 열어줍니다.

전체 모델을 실행하기 위해서는 높은 컴퓨팅 리소스가 필요하지만, 홍콩 중문대학교(심천)의 벤유 왕을 비롯한 연구자들은 사용 장벽을 더욱 낮추기 위해 독립형 환경에서 실행 가능한 DeepSeek-R1 버전 개발을 적극적으로 모색하고 있습니다.

DeepSeek-R1은 수학적 문제 해결, 코드 작성, 연구 가설 생성 분야에서 탁월한 성능을 입증했습니다. 독특하게도 DeepSeek는 모델의 전체 '사고 과정'을 노출하여 연구자가 모델의 결정 로직을 더 잘 이해하고 결과를 최적화할 수 있도록 '블랙박스' 시각화 창을 제공합니다. 결과를 도출하고 연구 효율성을 개선합니다.

의료 진단 분야에서 벤유 왕은 초기 환자 평가부터 최종 진단 및 치료 권고에 이르는 완전한 논리적 경로를 구축하기 위해 DeepSeek-R1의 강력한 추론 기능을 활용하는 방법을 적극적으로 모색하여 지능형 의학 개발에 새로운 동력을 불어넣고 있습니다.

하지만 DeepSeek-R1이 완벽하지는 않습니다. 네이처 보고서는 현재 몇 가지 문제점을 지적하고 있습니다. 첫째, 모델 추론 과정이 상대적으로 시간이 많이 소요되어 신속한 정보 검색 및 브레인스토밍과 같은 작업의 효율성이 떨어질 수 있고, 둘째, 일부 국가의 일부 정부 기관에서는 데이터 보안 문제로 인해 직원들의 DeepSeek-R1 챗봇 사용을 금지하고 있으며, 셋째, 유해한 정보 출력을 방지하는 DeepSeek-R1의 메커니즘은 일부 상용 경쟁사와 비교할 때 여전히 개선이 필요하다고 지적하고 있습니다. 또한, 유해 정보 유출을 방지하는 DeepSeek의 메커니즘은 일부 상용 경쟁업체에 비해 개선해야 할 부분이 남아 있습니다. (그러나 이러한 문제는 국내 연구 시나리오에서는 상대적으로 영향이 적을 가능성이 높다는 점에 주목할 필요가 있습니다.)

DeepSeek-R1의 주요 이점:

• 강력한 수학적 추론복잡한 수학적 계산과 논리적 추론을 효과적으로 처리할 수 있는 능력.
• 뛰어난 코딩 기술소프트웨어 개발 및 데이터 분석을 지원하는 뛰어난 코드 작성 및 디버깅 기술.
• 투명한 추론 프로세스대중에게 투명하고 이해하기 쉽고 최적화하기 쉬운 연구 가설과 모델 사고 프로세스를 생성하는 능력.
• 의료 진단 잠재력의료 진단 분야에서 탁월한 성능을 발휘하여 임상 의사 결정에 명확하고 신뢰할 수 있는 논리적 지원을 제공할 것으로 기대됩니다.
• 경쟁력 있는 가격 대비 성능API는 비교적 저렴한 비용으로 사용할 수 있으며 특히 예산이 제한된 연구팀에 적합합니다.

편집자 주: 다음과 관련하여 DeepSeek 연구에 AI 도구를 적용하는 방법에 대한 보다 심층적인 이해를 원하시면 '딥서치: 초급부터 숙달까지' 및 기타 관련 자료를 참조하세요.

O3-mini: 무료의 강력한 추론 도구

o3-mini 자유 추론 모델로서 과학 연구 및 학습 분야에서도 독특한 가치를 보여줍니다. 네이처는 과학 학습에서 o3-mini가 다음과 같은 적용 시나리오를 가지고 있다고 보고했습니다:

• 인간 추론 시뮬레이션추론 모델인 o3-mini는 연쇄적 사고 접근 방식을 사용하여 단계별로 질문에 답함으로써 인간의 추론 과정을 효과적으로 시뮬레이션하고 연구자들이 AI가 어떻게 의사 결정을 내리는지 이해할 수 있도록 돕습니다.
• 뛰어난 과학 및 수학 능력과학과 수학에 뛰어나며 복잡한 벤치마킹 작업이 가능하여 과학 연구를 위한 안정적인 계산 지원을 제공합니다.
• 기술 미션 전문가코딩 문제 해결, 데이터 재구성 등 기술적인 업무를 처리하는 데 전문성이 있어 연구 효율성을 높이는 데 효과적일 수 있습니다.
• 수학적 개념 분석 보조 도구는 새로운 수학 증명에서 낯선 개념을 분석하는 데 적합하며 수학 연구에 도움이 될 수 있지만, 전문 수학자의 작업을 완전히 대체할 수는 없습니다.

o3-mini는 등록을 통해 사용할 수있는 완전 무료 추론 도구라는 점에 주목할 가치가 있습니다. OpenAI는 또한 사용자가 방대한 양의 인터넷 정보에서 정보를 크롤링 및 구성하고 참고 문헌이 포함 된 연구 보고서를 자동으로 생성 할 수있는 "심층 연구"라는 유료 기능을 출시했으며, 이는 문헌 검토를 수행하는 것과 유사합니다. 이 기능은 문헌 검토와 유사하여 연구자의 정보 수집 및 정리 작업을 크게 간소화합니다.

보조 프로그래밍을 수행해야 하는 연구자를 위해 커서 이와 같은 코드 편집기에 o3-mini를 통합하는 것도 프로그래밍 효율성을 향상시키는 매우 좋은 무료 옵션입니다.

라마: 연구 커뮤니티를 위한 실용적인 도구

메타 AI 라마 시리즈 모델은 오픈 소스 가중치 모델의 대표적인 작품입니다. 네이처에 따르면, 라마 시리즈 모델은 허깅 페이스 플랫폼에서 6억 회 이상 다운로드되었으며, 연구 커뮤니티에서 높은 인지도와 함께 널리 사용되고 있습니다.

Llama의 주요 강점은 로컬 또는 기관 서버에서의 배포와 운영을 지원한다는 점인데, 이는 민감한 연구 데이터를 처리해야 하는 과학 프로젝트에 매우 중요합니다. Llama 모델에 액세스하려면 권한 요청이 필요한 경우가 많지만, 높은 수준의 유연성과 뛰어난 데이터 보안 덕분에 많은 연구자들이 현지화된 AI 배포를 위해 선택하는 도구입니다.

라마는 여러 과학 분야에서 성공적으로 사용되고 있습니다:

• 재료 과학결정 구조 예측 연구를 통해 신소재 발견 과정을 가속화합니다.
• 양자 컴퓨팅양자 컴퓨터 성능 시뮬레이션을 통해 양자 컴퓨팅 기술을 발전시킬 수 있습니다.
• 자연어 처리(NLP)전문 영역의 언어를 이해하고 처리하며 전문 문헌 분석의 효율성을 향상시킵니다.
• 인공 지능(AI)모든 유형의 맞춤형 연구 모델을 위한 인프라 역할을 수행하여 연구와 혁신을 위한 견고한 지원을 제공합니다.

일부 연구자들은 Silicon Mobility 플랫폼에서 Llama 70B 모델을 경험한 결과, 매우 빠르지만 답변 품질 측면에서 DeepSeek-R1보다 약간 떨어질 수 있다는 것을 발견했습니다(범용 모델과 추론 모델 간의 강조점 차이를 반영할 수 있음). 따라서 연구자가 개인 지식 베이스를 구축하고 빠른 검색을 위해 Llama를 사용하여 속도 이점을 최대한 활용하고 정보 획득의 효율성을 개선하는 등 지식 포인트의 빠른 퀴즈와 같은 애플리케이션에 더 적합할 수 있습니다.

Claude: 코드 및 기술 문서 작성을 위한 전문 도우미

인류학 회사 개발 Claude Claude 3.5 소네트 모델은 코드 개발 및 기술 문서 작성 분야에서 그 위력을 입증했습니다. Nature는 Claude 3.5 Sonnet이 정확한 용어 사용을 보장할 뿐만 아니라 과학 및 기술 문서의 가독성을 향상시켜 코드 개발 및 학술 문서 작성에 있어 연구자에게 강력한 도움을 준다고 보도했습니다.

클로드 3.5 소네트에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다:

• 코딩 기술강력한 코딩 기술, 특히 실리콘밸리의 소프트웨어 개발 엔지니어들이 선호하는 기술입니다.
• 멀티모달 처리차트, 이미지, 텍스트 등 여러 유형의 정보를 동시에 처리하고 해석하여 보다 포괄적인 정보 통합 및 분석을 지원합니다.
• 원격 제어더 스마트한 워크플로우를 위해 사용자 컴퓨터를 원격으로 조작하고 다른 애플리케이션을 제어할 수 있습니다.
• 최적화 작성기술 콘텐츠의 정확성을 보장하면서 글쓰기 스타일과 가독성을 효과적으로 최적화하여 학술 논문 및 기술 문서의 품질을 개선합니다.
• 애플리케이션 시나리오특히 연구비 신청서나 기술 문서와 같은 전문 원고를 작성하는 데 적합하며, 성공적인 연구 프로젝트를 수립하고 그 결과를 효율적으로 실행에 옮기는 데 도움이 됩니다.

일부 사용자는 Claude 3.5 Sonnet이 코드 작성 및 기술 작성 측면에서 매우 우수하다고 언급했지만, 저는 아직 실제로 경험해 보지 못했습니다. (일부 리뷰에 따르면 클로드 3.5 소네트는 상대적으로 사용 비용이 비싸고 코드 작성 능력 측면에서도 딥시크-R1이 매우 경쟁력이 있다고 합니다).

OLMo: 완전한 오픈 소스 과학 연구를 위한 새로운 옵션

OLMo 2는 AI 모델의 내부 작동을 더 깊이 파고들고자 하는 연구자에게 더 나은 선택이 될 수 있습니다. Nature는 OLMo 2가 완전한 오픈 소스 모델로서 연구자에게 전례 없는 투명성과 통제력을 제공한다고 보도했습니다.

OLMo 2는 모델 가중치를 오픈 소스화할 뿐만 아니라 모델의 학습 데이터 세트와 모델 평가 코드도 전부 공개합니다. 이러한 개방성 덕분에 연구자들은 모델의 내부 작동을 더 깊이 이해하고, 모델 편차를 추적하고, 알고리즘 의사 결정 과정을 분석할 수 있습니다. OLMo 2의 사용 문턱은 비교적 높지만, 관련 무료 교육 과정이 인기를 끌면서 시작의 난이도가 점차 낮아지고 있어 점점 더 많은 연구자들이 혜택을 받을 수 있을 것으로 기대됩니다.

OLMo 2의 핵심 이점은 다음과 같습니다:

• 완전한 오픈 소스연구 결과의 공개 공유를 위해 완전한 학습 데이터세트, 모델 평가 코드 및 모델 아키텍처를 제공합니다.
• 모델 해석 가능성모델 편차에 대한 심층적인 추적 및 분석을 지원하여 모델 신뢰도와 안정성을 향상시킵니다.
• 의사 결정의 투명성알고리즘 의사 결정 프로세스는 완전히 투명하여 연구자들이 심층 분석과 개선을 용이하게 합니다.
• 과학적 연구 가치AI 윤리 및 편향성 등 첨단 분야와 관련된 연구와 AI 기술의 건전한 발전을 도모하는 데 특히 적합합니다.

편집자 주: OLMo 2 모델에 대한 실제 경험이나 인사이트가 있다면 과학적 AI 도구의 발전과 발전을 촉진하기 위해 댓글 섹션에서 공유해 주세요.

요약 및 전망

물론 올바른 AI 모델을 선택하는 것은 연구 효율성 향상의 첫걸음에 불과합니다. 연구자들은 지속적으로 학습하고 연습하며 고급 프롬프트 엔지니어링 기술을 습득하고 일상적인 연구 워크플로우에 AI 도구를 창의적으로 통합하여 AI의 잠재력을 최대한 발휘하고 연구 효율성을 진정으로 도약시켜야 합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 연구의 미래는 더 스마트하고 효율적이며 혁신적일 것이라고 믿을 만한 충분한 이유가 있습니다.