DeepSeek GRM: 자가 학습으로 GPT-4o를 능가하는 혁신적 AI 모델

DeepSeek AI의 최신 기술인 DeepSeek GRM(Generative Reward Model)이 OpenAI의 GPT-4o를 뛰어넘는 성능을 보여주며 AI 업계에 새로운 바람을 일으키고 있습니다. 이 혁신적인 모델은 자체 평가 방식을 통해 스스로 규칙을 만들고 답변을 비판하며 지속적으로 개선하는 능력을 갖추었습니다. 특히 주목할 만한 점은 비교적 작은 크기의 27B 버전이 특수한 샘플링 기법과 메타 RM 필터링을 통해 훨씬 더 큰 모델들과 견줄 만한 성능을 보여준다는 것입니다. 이러한 기술 발전은 AI가 스스로 판단하고 진화하는 새로운 시대를 열고 있으며, 개인 맞춤형 서비스의 가능성을 크게 확장시키고 있습니다.

DeepSeek Created a Self Teaching AI Beating OpenAI (AGAIN)... and It Actually Works!

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DeepSeek의 자가 학습 AI 시스템: SPCT의 혁신

DeepSeek GRM의 핵심은 SPCT(Self-Principled Critique Tuning) 기술에 있습니다. 이 접근법은 AI가 다양한 입력에 적응할 수 있는 보상 판별 역량을 스스로 강화하는 방식으로 작동합니다.

SPCT의 주요 특징과 작동 원리

SPCT는 생성형 보상 모델(GRM)을 기반으로 하며, AI가 스스로 원칙과 비평 기준을 생성하고 이를 통해 다양한 질문과 상황에 유연하게 대응할 수 있도록 합니다^10. 이 과정은 두 가지 주요 단계로 이루어집니다:

1. 거부 기반 정제 학습(Rejective Fine-tuning): 모델이 질의와 응답 쌍을 기반으로 원칙과 비평을 동시에 생성하도록 훈련됩니다. 이 과정에서 목적에 부합하는 보상 예측 결과만을 선별하여 반복적으로 학습하게 됩니다^14.
2. 규칙 기반 강화학습(Rule-based RL): 예측된 보상 결과의 정확성을 기반으로 모델을 점진적으로 보완합니다. 이를 통해 GRM은 보다 정교하고 일관된 판단 기준을 자체적으로 형성합니다^14.

이러한 접근법은 명확한 정답이 없는 복잡한 상황에서도 모델이 의미 있는 평가를 할 수 있게 해주는 중요한 발전입니다. SPCT는 단순히 미리 정의된 규칙을 따르는 것이 아니라, 모델이 스스로 상황에 맞는 판단 기준을 생성하고 적용하는 능력을 갖게 합니다^10.

DeepSeek GRM의 성능 테스트 결과

DeepSeek GRM의 성능은 여러 벤치마크 테스트를 통해 검증되었으며, 특히 주목할 만한 결과들이 나타났습니다.

벤치마크 평가 결과

DeepSeek-GRM-27B는 Reward Bench, PPE(Preference and Correctness), RMB, ReaLMistake 등 다양한 보상 모델링 벤치마크에서 평가되었습니다^20. 주요 결과는 다음과 같습니다:

• 단일 추론(Greedy Decoding): 기본 설정에서도 다른 보상 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 평균 69.12%의 정확도를 달성했습니다^20.
• 8개 샘플 투표 사용: 성능이 2.7%p 상승하여 평균 71.8%의 정확도를 기록했습니다^20.
• 메타 RM 가이드와 32개 샘플 투표: 가장 좋은 성능을 보여 평균 72.8%의 정확도를 달성했으며, 이는 GPT-4o와 Nemotron-4-340B-Reward와 같은 훨씬 큰 모델들과 비슷하거나 더 나은 수준입니다^20.

이러한 결과는 DeepSeek GRM이 다양한 도메인에서 일관된 성능을 보이며, 특히 추론 시간 확장(Inference-time Scaling)을 통해 훨씬 더 큰 모델들과 경쟁할 수 있음을 보여줍니다^10.

추론 시간 확장의 중요성

DeepSeek 연구팀이 발견한 가장 주목할 만한 혁신 중 하나는 추론 시간 확장성(Inference-time Scalability)의 효과입니다.

훈련 시간 확장 vs 추론 시간 확장

전통적인 AI 모델 개발에서는 더 나은 성능을 위해 모델 크기를 키우는 훈련 시간 확장(Training-time Scaling)에 의존했습니다. 하지만 DeepSeek 연구팀은 추론 시간에 계산 자원을 더 투입하는 추론 시간 확장이 더 효과적일 수 있다는 중요한 발견을 했습니다^10.

연구 결과에 따르면:

• DeepSeek-GRM-27B에 메타 RM 가이드 투표와 32개 샘플을 적용한 결과, 단일 추론을 사용하는 671B 파라미터 모델과 비슷한 성능을 달성했습니다^20.
• 이는 더 큰 모델을 훈련하는 것보다 추론 시간에 더 많은 계산 자원을 할당하는 것이 비용 효율적일 수 있음을 시사합니다^20.

이러한 발견은 "더 큰 것이 더 좋다"는 기존의 통념에 도전하며, 계산 자원 할당에 대한 더 섬세한 관점을 제시합니다^20.

AI의 자가 학습과 미래 전망

DeepSeek GRM과 같은 자가 학습 AI 모델의 발전은 AI 기술의 미래와 활용 방식에 중요한 함의를 갖습니다.

DeepSeek의 향후 계획

DeepSeek는 최근 추론 모델 'DeepSeek-R1'을 발표했으며, 차세대 모델 'DeepSeek-R2'는 2025년 5월까지 공개될 가능성이 있습니다^16. 또한 DeepSeek GRM 모델을 오픈소스로 공개할 계획이 있지만, 구체적인 시기는 아직 발표되지 않았습니다^16.

ChatGPT의 메모리 기능과 AI 개인화

한편, OpenAI는 ChatGPT의 메모리 기능을 크게 개선하여 과거 대화를 더 효과적으로 기억할 수 있도록 했습니다. 이 기능은 사용자와의 이전 대화를 저장하고 활용함으로써 더 개인화된 경험을 제공합니다^8.

하지만 LLM의 메모리 크기 제한으로 인해 완전한 기억은 여전히 도전적입니다. ChatGPT는 4K(4,096)개의 토큰을, GPT-4는 32K(32,768)개의 토큰을 처리할 수 있으며, 이 한계를 넘어서면 가장 오래된 대화부터 사라지게 됩니다^8.

AI 윤리와 통제에 대한 고민

AI가 스스로 판단하고 진화하는 능력이 향상됨에 따라, AI 통제와 윤리에 대한 논의가 더욱 중요해지고 있습니다. 개인 맞춤형 서비스의 이점과 함께, 데이터 보안, 프라이버시, 그리고 AI의 결정 과정에 대한 투명성 확보가 중요한 과제로 남아 있습니다^12.

결론: AI 자가 학습의 새로운 시대

DeepSeek GRM은 AI 모델이 스스로 판단 기준을 생성하고 개선할 수 있는 자가 학습 AI의 새로운 시대를 열고 있습니다. SPCT와 추론 시간 확장과 같은 혁신적인 접근법은 더 작은 모델로도 뛰어난 성능을 달성할 수 있음을 보여주며, AI 개발의 효율성과 접근성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

앞으로 AI 기술이 계속 발전함에 따라, 우리는 더욱 지능적이고 개인화된 AI 서비스를 경험하게 될 것입니다. 동시에 이러한 발전이 가져올 윤리적, 사회적 영향에 대한 깊은 고민과 논의가 필요할 것입니다.

여러분은 어떻게 생각하시나요? AI가 스스로 학습하고 진화하는 이 새로운 시대에서, 우리는 어떤 기회와 도전에 직면하게 될까요? 댓글로 여러분의 생각을 공유해 주세요!

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DeepSeek GRM: Innovative AI Model Surpassing GPT-4o Through Self-Learning

DeepSeek AI's latest technology, DeepSeek GRM (Generative Reward Model), is making waves in the AI industry by outperforming OpenAI's GPT-4o. This innovative model possesses the ability to create its own rules, critique responses, and continuously improve through self-evaluation methods. Particularly noteworthy is that the relatively small 27B version demonstrates performance comparable to much larger models through specialized sampling techniques and meta RM filtering. This technological advancement is opening a new era where AI can self-judge and evolve, greatly expanding the possibilities for personalized services.

DeepSeek's Self-Learning AI System: The Innovation of SPCT

The core of DeepSeek GRM lies in its SPCT (Self-Principled Critique Tuning) technology. This approach works by enabling AI to self-enhance its reward discrimination capabilities that can adapt to various inputs.

Key Features and Working Principles of SPCT

SPCT is based on a Generative Reward Model (GRM), allowing AI to generate its own principles and critique criteria, enabling flexible responses to diverse questions and situations^10. This process consists of two main stages:

1. Rejective Fine-tuning: The model is trained to simultaneously generate principles and critiques based on query-response pairs. During this process, only reward prediction results that meet the objectives are selected and repeatedly learned^14.
2. Rule-based Reinforcement Learning: The model is progressively refined based on the accuracy of predicted reward results. Through this, GRM develops more sophisticated and consistent judgment criteria independently^14.

This approach represents a significant advancement in enabling models to make meaningful evaluations even in complex situations without clear answers. SPCT doesn't simply follow predefined rules; it empowers the model to generate and apply judgment criteria appropriate to the situation^10.

DeepSeek GRM Performance Test Results

DeepSeek GRM's performance has been verified through various benchmark tests, with particularly noteworthy results.

Benchmark Evaluation Results

DeepSeek-GRM-27B was evaluated on various reward modeling benchmarks including Reward Bench, PPE (Preference and Correctness), RMB, and ReaLMistake^20. Key results include:

• Single Inference (Greedy Decoding): Even in the default setting, it outperformed other reward models, achieving an average accuracy of 69.12%^20.
• Using 8 Sample Voting: Performance increased by 2.7%p, recording an average accuracy of 71.8%^20.
• Meta RM Guide with 32 Sample Voting: Achieved the best performance with an average accuracy of 72.8%, which is similar to or better than much larger models like GPT-4o and Nemotron-4-340B-Reward^20.

These results demonstrate that DeepSeek GRM shows consistent performance across various domains and can compete with much larger models, especially through Inference-time Scaling^10.

The Importance of Inference-Time Scaling

One of the most notable innovations discovered by the DeepSeek research team is the effect of Inference-time Scalability.

Training-Time Scaling vs. Inference-Time Scaling

Traditional AI model development relied on Training-time Scaling, increasing model size for better performance. However, the DeepSeek research team made the important discovery that Inference-time Scaling—investing more computational resources during inference—could be more effective^10.

According to research findings:

• Applying meta RM guided voting and 32 samples to DeepSeek-GRM-27B achieved performance similar to a 671B parameter model using single inference^20.
• This suggests that allocating more computational resources at inference time could be more cost-effective than training larger models^20.

This discovery challenges the conventional wisdom that "bigger is better" and presents a more nuanced perspective on computational resource allocation^20.

Self-Learning AI and Future Prospects

The advancement of self-learning AI models like DeepSeek GRM has important implications for the future of AI technology and its applications.

DeepSeek's Future Plans

DeepSeek recently announced the reasoning model 'DeepSeek-R1', and the next-generation model 'DeepSeek-R2' might be released by May 2025^16. They also plan to open-source the DeepSeek GRM model, although a specific timeline has not been announced yet^16.

ChatGPT's Memory Function and AI Personalization

Meanwhile, OpenAI has significantly improved ChatGPT's memory function to more effectively remember past conversations. This feature stores and utilizes previous conversations with users to provide a more personalized experience^8.

However, complete memory remains challenging due to the LLM's memory size limitations. ChatGPT can process 4K (4,096) tokens, GPT-4 can process 32K (32,768) tokens, and beyond these limits, the oldest conversations disappear^8.

Considerations on AI Ethics and Control

As AI's ability to self-judge and evolve improves, discussions on AI control and ethics become increasingly important. Along with the benefits of personalized services, ensuring data security, privacy, and transparency in AI decision-making processes remain important challenges^12.

Conclusion: A New Era of AI Self-Learning

DeepSeek GRM is opening a new era of self-learning AI where AI models can generate and improve their own judgment criteria. Innovative approaches like SPCT and inference-time scaling demonstrate that exceptional performance can be achieved with smaller models, greatly enhancing the efficiency and accessibility of AI development.

As AI technology continues to advance, we can expect to experience more intelligent and personalized AI services. At the same time, deep reflection and discussion about the ethical and social impacts of these developments will be necessary.

What do you think? In this new era where AI learns and evolves on its own, what opportunities and challenges will we face? Please share your thoughts in the comments!

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