DeepSeek는 수학적 추론을 자체적으로 검증할 수 있는 모델을 개발합니다.

DeepSeek - Ảnh 1. — DeepSeak은 코드를 작성할 뿐만 아니라, 코드가 정확한지 확인하고 증명하는 AI 모델을 개발했습니다.

DeepSeekMath-V2는 엄격한 학술 대회에서 인간의 성과를 뛰어넘으며 전례 없는 성능 기록을 세웠습니다. 특히, 이 모델은 2025년 국제수학올림피아드(IMO)에서 금메달을 수상했고, 퍼트넘 시험에서 120점 만점에 118점을 기록하며 인간이 달성한 역대 최고 점수 90점을 훨씬 뛰어넘는 놀라운 성적을 기록했습니다.

하지만 이 모델을 정말 혁신적으로 만드는 것은 점수가 아니라 DeepSeek의 "자체 검증" 기능입니다.

DeepSeek의 자체 검증 및 오류 수정 메커니즘

수년 동안 인공 지능(AI) 모델과 대규모 언어 모델(LLM)은 수학과 같이 절대적인 논리가 필요한 문제를 해결할 때 심각한 약점에 직면해 왔습니다. 이는 "틀린 추론이지만 정답"이라는 현상입니다.

즉, 모델은 무작위로 올바른 최종 답을 생성할 수 있지만, 그 결과를 도출하는 추론 단계, 공식 또는 논리적 단계의 순서는 잘못되었거나 불완전하거나 환상적일 수 있습니다.

과학 , 공학, 수학 분야에서 정답과 오답은 아무런 가치가 없으며 AI 시스템의 신뢰성을 크게 떨어뜨립니다. DeepSeekMath-V2는 이러한 신뢰성 없는 시대를 종식시키기 위해 개발되었습니다.

DeepSeekMath-V2의 성공 비결은 바로 자체 검증 능력입니다. DeepSeekMath-V2는 AI의 사고 과정에서 "내부 감사자" 역할을 합니다. DeepSeekMath-V2 모델은 단순히 단일 추론을 하고 답을 출력하는 것이 아니라, 양방향 메커니즘을 통합합니다.

첫 번째는 증명 역할로, 모델이 초기 논증과 해법의 사슬을 생성합니다. 그런 다음 모델은 자동으로 내부 검사 시스템을 작동시켜 방금 생성된 논증 사슬의 각 논리적 단계를 검토하여 오류, 불일치 또는 불합리한 비약이 있는지 확인합니다.

이 과정은 IMO-ProofBench 평가 시스템의 작동 방식과 매우 유사합니다. 즉, 한 AI가 논증을 생성하면 다른 AI가 이를 검증하는 방식입니다. DeepSeekMath-V2는 논증의 사슬이 완전히 견고하다는 것이 확인될 때까지 이러한 교차 검증을 반복함으로써, 답이 정확할 뿐만 아니라 그 답에 도달하는 경로 또한 절대적으로 정확하고 투명함을 보장합니다.

신뢰할 수 있는 AI의 미래를 열다

이러한 자체 검증 추론 방법의 의미는 실제 AI 애플리케이션에 대한 투명성과 신뢰성의 새로운 기준을 제시할 수 있습니다.

앞으로 이 모델은 다음과 같은 다른 중요한 분야에 적용될 수 있습니다. AI는 코드를 작성할 뿐만 아니라 자체 검사를 수행하고 정확성을 증명하여 심각한 오류를 최소화합니다.

또한 AI는 가설을 개발하거나 새로운 정리를 증명할 때 복잡한 추론 과정을 자동으로 검증할 수 있으므로 AI가 내리는 중요한 결정의 합리성과 안전성을 보장할 수 있습니다.

DeepSeek이 Hugging Face와 GitHub 같은 플랫폼에서 해당 모델의 소스 코드를 공개적으로 공개하기로 한 결정은 전략적 움직임으로, 이를 통해 글로벌 연구 커뮤니티가 이 검증 가능한 추론 원리에 접근하고 이를 기반으로 발전시킬 수 있게 되었습니다.

DeepSeekMath-V2는 비약적인 발전을 이루었습니다. AI가 가장 어려운 문제를 해결하는 탁월한 능력을 보여줄 뿐만 아니라, 이러한 능력이 신뢰와 확고한 논리를 기반으로 구축되었음을 보여줍니다. 이는 차세대 AI가 더욱 똑똑해질 뿐만 아니라 사고 과정에서 더욱 정직하고 투명해질 것임을 증명합니다.

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동해

출처: https://tuoitre.vn/deepseek-phat-trien-mo-hinh-co-kha-nang-tu-kiem-chung-cac-suy-luan-trong-toan-hoc-2025113016585069.htm