딥씨크 공개한 기술대로 했더니... 30달러로 되더라 | 버클리 박사과정 학생이 증명한 딥씨크 알고리즘, 팩트체크

딥씨크에서 공개한 테크니컬 리포트를 기반으로 버클리 박사과정 학생이 구현한 7B LLM TinyZero는 DeepSeek의 핵심 기능을 30달러로 재현하다는ㄱ ㅓㄹ 보여주는데요. 겉보기엔 저비용이지만, 실제로는 추가적인 비용과 복잡한 학습 과정이 숨어 있을 것으로 보이는데, 30달러라는 수치가 자극적으로 주목받습니다. 재현 개념(proof-of-concept)으로서 딥씨크의 강화학습 방식, 정확히는 DeepSeek-R1-Zero 에서 사용한 리워딩 방식으로 할 시 아하 모멘트 Aha Moment를 확인할 수 있다는 내용인데요.
딥시크 R1 모델 생성 방식을 다시 확인하면서 이러한 발견이 향후 테크 AI 연구개발에 어떤 영향을 미칠지 확인해봅니다.
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