AI 분야의 중국 대 미국: DeepSeek R1(R1 Zero)과 OpenAI o1(o1 mini)이 정말 그렇게 다른가요?

AI 분야의 중국 vs. 미국: DeepSeek R1 vs. OpenAI o1 – 전략적 모방인가, 기술 혁신인가?

점점 더 세계화 된 인공 지능 세계 (AI)에서 중국과 미국 간의 경쟁은 특히 간결합니다. 중국 스타트 업 DeepSeek은 최근 두 가지 획기적인 모델 인 DeepSeek R1 Zero와 Deepseek R1을 발표했습니다. 이 모델은 O1 MINI 및 O1 모델과 비교할 수있는 벤치 마크 테스트에서 서비스를 달성하기 때문에 AI 커뮤니티에서 저어줍니다. 그러나 이러한 시스템은 실제로 얼마나 비슷하거나 다른가, 그리고 그것이 AI의 미래에 어떤 의미가 있습니까?

Deepseek R1 Zero : 강화 학습을 통한 혁명

DeepSeek R1 Zero 모델은 강화 학습 (RL)을 통해 독점적으로 훈련 되었기 때문에 특히 혁신적입니다. 그것은 인간의 피드백 또는 고전적인 감독 된 미세 조정으로 완전히 배제됩니다. 이것은 AI에서 강화 학습의 사용에 개척자가됩니다. 그것은 다음을 포함하여 추론 기술 개발에 인상적인 진전을 보여줍니다.

• Self -Check : 모델은 답변을 독립적으로 분석하고 오류를 인식합니다.
• 반사 : 문제 해결을 개선하기위한 전략을 개발합니다.
• 긴 생각의 창조 : 복잡한 관계는 논리적이고 일관된 단계로 표시됩니다.

놀라운 측면은 모델이 특정 문제를 더 많이 바칠 수있는 능력입니다. 접근 방식을 은퇴하고 개선함으로써 자율 학습 시스템을 만들 수있는 강화 학습의 잠재력을 보여줍니다.

Deepseek R1 : RL과 미세 조정의 조합

대조적으로, DeepSeek R1 강화 학습은 모델 답변을 인간의 기대에 더 잘 일치시키기 위해 고전적인 감독 마감 튜닝과 결합됩니다. 이 하이브리드 교육 방법은 DeepSeek R1이 다양한 응용 분야에서 우수한 결과를 달성 할 수 있도록합니다.

• 수학 : AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination)에서 79.8 %의 정확도를 달성하고 Math-500 테스트에서 97.3 %를 달성했습니다.
• 프로그래밍 : Codeforces의 인간 참가자의 96.3 %가 우수하여 새로운 벤치 마크를 설정합니다.
• 일반적인 지식 : MMLU (대규모 멀티 태스

Deepseek 모델의 도전과 특별한 특징

그들의 인상적인 성능에도 불구하고, 모델은 몇 가지 약점과 특성을 보여줍니다.

• 의도하지 않은 언어 변경 : DeepSeek R1 및 R1 Zero는 다른 언어로 전환하는 경향이있어 다국어 응용 프로그램에 문제가 발생할 수 있습니다.
• 제한된 기능 : 두 모델 모두 현재 기능 통화 또는 확장 된 대화 또는 JSON 에디션을 지원하지 않습니다.
• 공개 가용성 : DeepSeek R1은 오픈 소스이며 공동 라이센스 하에서 자유롭게 액세스 할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 제한없이 모델 가중치 및 출력을 사용할 수 있습니다.
• 소규모 모델 : DeepSeek은 또한 DeepSeek R1의 데이터로 훈련 된 6 개의 작은 모델을 출시했습니다. 이 모델은보다 유연한 용도를 제공합니다.

비교 : Deepseek R1 vs. Openai O1

DeepSeek R1과 Openai O1은 복잡한 개암을 전문으로하는 고도로 개발 된 AI 모델입니다. 직접 비교는 유사점뿐만 아니라 놀라운 차이를 보여줍니다.

1. 벤치 마크의 성능

DeepSeek R1은 많은 벤치 마크에서 비교할 수 있으며 Openai O1보다 훨씬 더 나은 결과를 얻습니다.

• 수학 : DeepSeek R1은 AIME 2024에서 79.8 %를 달성했으며 Openaai O1은 79.2 %에 도달했습니다. Math-500 테스트에서 DeepSeek R1은 96.4 %의 Openaai O1보다 앞서 있습니다.
• 프로그래밍 : DeepSeek R1은 Codeforces 테스트에서 96.6 %로 96.3 %에 도달했습니다.
• 일반 지식 : DeepSeek R1은 MMLU에서 90.8 %를 달성 한 반면 Openaai O1은 91.8 %에 도달했습니다.

2. 훈련 방법

주요 차이점은 훈련 방법입니다.

• DeepSeek R1 : 감독 된 미세 조정없이 순수한 강화 학습을 사용하십시오.
• Openai O1 : 강화 학습과 인간 피드백 (RLHF)을 결합하여 인간의 기대에 더 많은 적응을 가능하게합니다.

3. 비용과 접근성

DeepSeek R1은 Openai O1보다 훨씬 저렴하고 접근성이 뛰어납니다.

• API 비용 : 백만 개의 토큰의 경우 DeepSeek R1은 입력에 대해 $ 0.55, 출력의 경우 $ 2.19 만 계산하는 반면 Openaai O1 $ 15 또는 $ 60 비용 만 계산합니다.
• 라이센스 : DeepSeek R1은 오픈 소스이며 사용 및 적응에 대한 유연성을 제공합니다.

4. 특별한 기술

두 모델 모두 고급 추론 기술을 특징으로합니다.

• Deepseek R1 : 자체 점검, 반사 및 긴 체인 생성과 같은 강화 학습 기술에 의해 개발되었습니다.
• Openaai O1 : Thoughtrean의 체인을 위해 명시 적으로 교육을 받았으며, 이는 복잡한 문제를 단계별로 해결할 수 있음을 의미합니다.

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투명성 및 제어 : DeepSeek R1 이점

DeepSeek R1의 놀라운 장점은 사고 과정의 투명성입니다. 그것은 사용자에게 "내부 독백"에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 이로 인해 모델이 오류를 일으키는 인수 체인을 이해하고 이해할 수 있습니다. Openai O1은 비슷한 기술을 보여 주지만 같은 깊이는 아닙니다.

실제 적용 : 저렴한 대안으로서 DeepSeek R1

DeepSeek R1의 접근 가능한 가격 및 오픈 소스 특성은 개발자, 회사 및 교육 기관에 유망한 대안입니다. 가능한 신청 영역 포함 :

• 과학적 연구 : 복잡한 수학적 및 과학적 문제의 해결책.
• 프로그래밍 : 코드의 최적화 및 개선.
• 창의적 브레인 스토밍 : 혁신적인 아이디어와 개념의 생성.
• 교육 응용 프로그램 : 복잡한 주제 학습 및 이해를위한 지원.

AI 기술의 민주화

DeepSeek R1 및 R1 Zero는 강화 학습이 AI 개발을 어떻게 발전시킬 수 있는지 인상적으로 보여줍니다. 그들의 서비스는 중국 기업들이 시선에서 미국 경쟁 업체와 점점 더 운영되고 있다는 증거입니다. DeepSeek은 혁신, 접근성 및 저렴한 비용의 조합으로 AI 환경에 지속 가능한 영향을 줄 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

동시에, 두 시스템이 실제 응용 프로그램 시나리오에서 어떻게 증명되는지는 여전히 남아 있습니다. AI 개발에서 중국과 미국의 경쟁은 의심 할 여지없이 흥미로운 혁신을 계속 만들 것입니다. 그러나 한 가지 분명한 점은 분명합니다. 고급 AI 기술의 민주화가 시작되었습니다.

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• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

AI 자이언츠 비교 : 인공 지능의 정상을위한 Openaai-A 레이스에 대한 Deepseek

인공 지능 (AI)의 세계는 혁신과 우수성을위한 지속적인 경쟁이 특징 인 역동적이고 끊임없이 발전하는 분야입니다. 이 대회의 중심에는 두 자이언트가 있습니다. 한편으로, 미국 회사 Openai는 GPT 및 "O1"시리즈와 같은 획기적인 모델로 알려져 있으며 다른 한편으로는 다른 한편으로는 UP- DeepSeek R1 및 R1 Zero와 같은 인상적인 모델을 가진 중국 스타트 업 DeepSeek. DeepSeek의 최신 개발이 무작위 수렴인지 전략적 모방인지에 대한 문제는 활발한 토론의 주제이며 글로벌 AI 경쟁의 복잡한 역학의 하이라이트를 강조합니다.

DeepSeek R1 Zero : 순수한 강화 학습을 통한 패러다임 전환

DeepSeek R1 Zero는 AI 개발의 전통적인 접근 방식을 깨뜨리는 놀라운 모델입니다. 모니터링 된 학습 (감독 학습)과 인간의 피드백 (인간 피드백, RLHF)의 학습 강화의 조합에 기초한 대부분의 대형 음성 모델과 달리 R1 Zero는 강화 학습 (RL)으로 만 훈련되었습니다. 이는이 모델이 인간의 선호도에 적응하지 않고 직접적인 인간의 입력없이 기술을 개발했음을 의미합니다. 이것은 R1 Zero를 Pure RL의 가능성을 연구하기위한 매혹적인 사례로 만드는 중요한 차이입니다.

결과는 인간의 피드백과 감독 학습을 결합하여 이전에 달성했던 놀라운인지 기술을 개발할 수있는 모델입니다. R1 Zero는 다음을 보여줍니다.

자기 검토

이 모델은 자체 결론과 계산에 비판적으로 의문을 제기하고 오류를 확인하여 정확도와 신뢰성을 높일 수 있습니다. 더 이상 "답변 생성기"가 아니라 자체인지 과정을 알고있는 적극적인 문제 해결사입니다.

반사

R1 Zero는 자신의 사고 과정에 대해 생각하고 배울 수 있습니다. 이는 모델이 새로운 데이터에 적응할뿐만 아니라 고유 한 방식으로 문제를 해결할 수 있음을 의미합니다. "메타인지"ai를 향한 단계입니다.

긴 사슬의 생성

이 모델은 복잡한 문제를 여러 논리적 단계로 분해하고 이러한 단계를 이해할 수 있고 투명한 방식으로 제시 할 수 있습니다. 긴 체인을 오랫동안 만들 수있는이 능력은 복잡한 추론이 필요한 까다로운 작업을 해결하는 데 중요합니다.

적응적 사고 시간

작업의 복잡성에 따라 R1 Zero는 문제를 해결하기 위해 더 많은 "사고 시간"을 투자 해야하는시기를 결정할 수 있습니다. 이것은 모델이 완고하게 알고리즘을 수행 할뿐만 아니라 작업의 어려움에 대한 감각을 개발한다는 것을 나타내는 계산 노력의 역동적 인 조정입니다.

이러한 기술은 고도로 지능적인 시스템의 개발의 기초로 강화 학습의 잠재력을 인상적으로 보여줍니다. R1 Zero는 인간 피드백에 대한 제한에 의존하지 않고 복잡한인지 기술을 개발할 수 있다는 증거입니다. AI 연구의 미래에 대한이 접근법의 의미는 엄청납니다.

Deepseek R1 : 강화 학습 및 미세 조정 협회

DeepSeek R1 Zero는 순수한 강화 학습의 한계를 탐색하지만 DeepSeek R1은 재구성 학습의 합성 및 감독 된 미세 튜닝을 나타내는 다른 경로를 가지고 있습니다. 이 모델은 두 가지 방법의 강점을 사용하여 고급 크래킹 기술과 인간의 기대에 더 잘 적응하는 시스템을 만듭니다.

다른 영역에서 DeepSeek R1의 인상적인 성능은이 접근법의 효과를 증명합니다.

수학

AIME 2024 (American Invitational Mathematics Examination)에서 DeepSeek R1은 Math-500의 경우 79.8 %, 심지어 97.3 %의 정확도를 달성했습니다. 이 숫자는 모델이 간단한 수학적 문제를 해결할 수있을뿐만 아니라 복잡한 수학적 개념을 이해하고 적용 할 수 있음을 나타냅니다. 표준화 된 테스트에서 대부분의 인간 수학자를 초과합니다.

프로그램 작성

유명한 프로그래밍 경쟁 인 Codeforces 경쟁에서 DeepSeek R1은 인간 참가자의 96.3 %를 초과했습니다. 이 모델은 까다로운 프로그래밍 작업을 해결하고 복잡한 코드를 이해하며 효율적인 알고리즘을 작성할 수 있습니다.

일반적인 지식

까다로운 테스트에서 MMLU (대규모 멀티 태스 이 결과는 모델이 광범위한 지식을 이해하고 적용하는 능력을 강조하고, 시력 수준에서 인간 지능으로 작동 할 수 있음을 나타냅니다.

이러한 서비스는 DeepSeek R1을 과학적 연구에서 소프트웨어 개발에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 사용할 수있는 다양한 도구로 만듭니다.

완벽한 AI로가는 방법에 대한 특별한 기능과 도전

DeepSeek이 R1 및 R1 Zero로 만든 인상적인 진보에도 불구하고 극복해야 할 몇 가지 도전과 제한 사항도 있습니다.

언어 변화

R1과 R1 Zero는 때때로 의도하지 않게 다른 언어를 전환하는 경향을 보여줍니다. 이러한 불일치는 사용자 경험에 영향을 줄 수 있으며 필요한 언어 처리 분야를 추가로 개선 할 수 있습니다.

기능 제한

모델은 현재 기능 호출, 확장 된 대화 또는 JSON 형식의 출력을 지원하지 않습니다. 이러한 제한을 통해 이러한 기능이 필요한 복잡한 응용 프로그램에서 모델을 사용하기가 어렵습니다.

공개 가용성

코 -리센스 하에서 DeepSeek R1의 무료 가용성은 큰 이점이며 모델 가중치 및 출력을 자유롭게 사용하면 모델이 악의적 인 목적으로 오용 될 수 있음을 의미합니다. 커뮤니티와 개발자가 책임을지고 기술을 윤리적으로 사용하는 것이 중요합니다.

더 작은 오픈 소스 모델

DeepSeek-R1의 데이터로 훈련 된 6 개의 작은 오픈 소스 모델의 출판은 AI 기술의 민주화를 향한 중요한 단계입니다. 이를 통해 전 세계의 연구원과 개발자는 AID 기술에 액세스하고 더 발전 할 수 있습니다.

DeepSeek R1 및 R1 Zero의 개발은 강화 학습의 가능성뿐만 아니라 진정한 지능형 시스템을 만드는 데 극복해야 할 과제도 보여줍니다.

DeepSeek R1 대 OpenAI o1: 거대 기업의 직접 비교

DeepSeek R1과 OpenAI의 o1 모델을 비교하는 것은 두 시스템 모두 복잡한 문제를 해결하고 고급 추론 기능을 입증하는 것을 목표로 하기 때문에 불가피합니다. 두 모델 모두 여러 영역에서 유사하게 작동하지만 자세히 살펴볼 가치가 있는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

직접적인 비교 성능

많은 벤치마크 테스트에서 DeepSeek R1과 o1은 매우 유사한 성능을 보여줍니다. 수학 분야에서 DeepSeek R1은 AIME 2024에서 79.8%를 기록한 반면 o1은 79.2%를 기록했습니다. 프로그래밍 부문에서 DeepSeek R1은 Codeforces 테스트에서 96.3%를 기록했고, o1은 96.6%를 기록했습니다. MMLU 일반 지식 테스트에서 DeepSeek R1은 90.8%, o1은 91.8%를 기록했습니다. 이러한 결과는 두 모델이 여러 분야에서 매우 높은 수준에서 경쟁하고 있음을 보여줍니다.

그러나 DeepSeek R1이 o1보다 성능이 뛰어난 영역도 있습니다. MATH 500 테스트에서 DeepSeek R1은 97.3%의 인상적인 정확도를 달성한 반면 o1은 96.4%를 달성했습니다. 이러한 결과는 DeepSeek R1이 일부 특정 영역에서 우수할 수 있음을 시사합니다.

훈련 방법

강화 학습에 초점: 두 모델 모두 강화 학습을 기본 훈련 방법으로 사용합니다. 그러나 DeepSeek R1은 사전 지도 미세 조정 없이 순수 강화 학습에 의존하는 반면, o1은 RL과 인간 피드백(RLHF)을 결합합니다. 훈련 방법의 이러한 차이는 모델 간 성능의 관찰된 차이에 기여할 수 있으며 AI 개발의 다른 철학을 제안합니다. DeepSeek이 순수 알고리즘 지능의 길을 추구하는 반면, OpenAI는 인간의 전문 지식을 통해 모델을 정제하는 데 의존합니다.

비용과 접근성

두 모델의 주요 차이점은 비용과 가용성입니다. DeepSeek R1은 o1의 API 비용이 15달러와 60달러인 것에 비해 백만 토큰당 입력의 경우 0.55달러, 출력의 경우 2.19달러로 o1보다 훨씬 더 비용 효율적입니다. 또한 DeepSeek R1은 오픈 소스이며 MIT 라이선스에 따라 사용할 수 있는 반면 o1은 독점 기술입니다. 비용과 접근성의 이러한 차이로 인해 DeepSeek R1은 큰 재정적 지출 없이 고급 AI 기술을 활용하려는 개발자와 연구원에게 매력적인 옵션이 됩니다.

특별한 기술

세부적인 강점: DeepSeek R1은 순수 RL을 통해 자기 성찰, 성찰, 긴 사고 사슬 생성과 같은 기술을 개발했습니다. 반면에 o1은 일련의 사고 추론에 대한 특별한 교육을 받았으며 복잡한 문제를 단계별로 해결할 수 있습니다. 두 모델 모두 고급 추론을 전문으로 하지만 방법론적 초점이 다르기 때문에 적용 분야에 따라 강점이 다릅니다.

적용 분야

유사점과 차이점: 두 모델 모두 과학 연구, 복잡한 수학적 계산, 고급 프로그래밍 및 창의적인 브레인스토밍과 같은 다양하고 까다로운 작업에 적합합니다. 이들은 다양한 영역에서 고급 AI 애플리케이션의 기반 역할을 동일하게 수행할 수 있지만 초점이 다르기 때문에 특정 애플리케이션에 다른 애플리케이션보다 더 적합할 수 있습니다.

전반적으로 DeepSeek R1은 OpenAI의 o1에 대한 심각한 대안을 제시하며 비슷한 성능으로 훨씬 더 낮은 비용과 더 큰 접근성을 제공합니다. 이는 AI 개발 및 배포 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 AI 기술의 민주화를 향한 중요한 단계입니다. 그러나 실제 적용 시나리오에서 두 모델의 장기적인 실행 가능성은 아직 밝혀지지 않았습니다.

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DeepSeek R1의 구체적인 강점을 자세히 알아보세요.

DeepSeek R1과 OpenAI o1의 전반적인 성능은 여러 영역에서 매우 유사하지만 DeepSeek R1이 뛰어난 성능을 보여주는 몇 가지 특정 영역이 있습니다.

최고 수준의 수학 능력

DeepSeek R1은 AIME(79.8% 대 79.2%) 및 MATH-500(97.3% 대 96.4%)과 같은 수학 테스트에서 o1보다 성능이 뛰어납니다. 이러한 결과는 단순한 수치가 아닌, 모델이 복잡한 수학적 개념과 문제를 이해하고 적용할 수 있음을 보여줍니다. 이는 DeepSeek R1의 깊은 수학적 전문성을 입증하는 것입니다.

더 깊은 일반 지식

일반 지식 테스트인 GPQA 다이아몬드 테스트에서 DeepSeek R1은 71.5%를 기록해 상당한 성과를 거두었습니다. 이 모델은 사실, 개념 및 관계에 대한 깊은 이해를 보여 주므로 광범위한 지식이 필요한 응용 프로그램을 위한 다목적 도구입니다.

사고 과정의 투명성

내부 독백: DeepSeek R1은 o1에 비해 내부 사고 과정을 더 자세히 살펴봅니다. 이는 사용자가 답변 뒤에 숨겨진 추론을 더 잘 이해할 수 있도록 보다 투명한 "내면의 독백"을 보여줍니다. 이러한 투명성은 모델이 어떻게 결론에 도달하는지 이해하고 잠재적인 오류 원인을 식별하는 데 매우 중요합니다. 이렇게 하면 향후 요청에서 모델을 더 쉽게 제어할 수 있습니다.

실시간 코드 실행

DeepSeek R1은 채팅 인터페이스에서 직접 빌드된 코드를 테스트하고 렌더링할 수 있는 고유한 기능을 제공합니다. 이는 "Claude Artifacts"와 유사하며 빠른 반복과 프로그래밍 개선이 가능합니다. 실시간으로 코드를 실행할 수 있는 능력은 개발자와 프로그래머에게 큰 이점입니다.

이러한 장점에도 불구하고 두 모델 간의 성능 차이를 완전히 검증하려면 독립적인 평가와 장기적인 분석이 필요하다는 점을 강조하는 것이 중요합니다.

AI의 미래: 결과가 불확실한 글로벌 경쟁

DeepSeek과 OpenAI의 발전은 AI의 세계가 끊임없이 변화하고 있음을 보여줍니다. 두 거대 기업 간의 경쟁은 향후 AI 개발을 크게 형성하고 추가 혁신으로 이어질 것입니다.

DeepSeek R1과 OpenAI o1의 유사점이 우연의 일치인지 아니면 전략적 모방 때문인지에 대한 질문은 현재로서는 답이 없습니다. 그러나 AI 분야의 지배력을 위한 글로벌 경쟁이 기술 개발을 주도하고 가능한 것의 경계를 넓히고 있다는 것은 분명합니다. DeepSeek이나 OpenAI가 이 경쟁에서 앞서게 될지는 아직 확실하지 않습니다. 그러나 확실한 것은 AI의 미래는 혁신적이고 책임감 있는 결정을 내리는 능력에 달려 있다는 것입니다. DeepSeek R1과 같은 오픈 소스 모델을 통한 AI 기술의 민주화는 의심할 여지 없이 이 과정에서 중요한 역할을 할 것입니다. 이는 많은 놀라움을 안겨줄 흥미롭고 복잡한 분야입니다.

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