딥시크, ‘R2’ 성능 예고! 작은 모델로 큰 성과 낸 ‘보상 모델’의 비밀

드디어 나온다, 딥시크 R2의 핵심 기술

딥시크가 또 한 번 AI 업계를 뒤흔들 준비를 마쳤습니다.
곧 공개될 차세대 모델 ‘딥시크-R2’에 적용될 고효율 보상 모델이 발표되었기 때문이죠.
이번에 공개된 기술은 단순한 모델 향상을 넘어,
“작은 자원으로도 큰 성능”을 낼 수 있다는 가능성을 보여줍니다.

작은 RM이 어떻게 거대한 모델을 이겼을까?

🧩 1. GRM이 뭐야?

• RM (Reward Model): 강화학습(RL)에서 ‘어떤 답이 좋은가’를 평가하는 모델
• GRM (Generative Reward Modeling): 그냥 점수만 주는 게 아니라,
  스스로 비판하고 평가하는 방식으로 더 똑똑한 RM을 만드는 기술

📌 요약: 기존엔 RL을 하려면 큰 RM이 필요했지만, GRM은
작은 RM으로도 비슷한 성능을 낼 수 있게 만들어줍니다!

⚙️ 2. 어떤 기술이 쓰였어?

• 딥시크-GRM-27B: 27B 파라미터의 보상 모델
  → 하지만 결과는 671B짜리 모델 못지않았음!
  
  
• SPCT(Self-Principled Critique Tuning)
  → 다양한 기준을 스스로 만들고,
  여러 답을 동시에 평가해 가장 나은 걸 골라냄
  → 기존 RM보다 속도 빠르고, 품질 더 높음
  
  
• 📊 RM 벤치마크 점수: 67점 → 72점
  → 기존 방법보다 훨씬 높아졌음

3. 딥시크-R2에 어떻게 적용돼?

• GRM은 정책(답을 생성하는 모델)이 아니라,
  판단(어떤 답이 더 좋은지 평가)에 집중
  
  
• GRM은 R1보다 더 효율적인 추론을 만들었고,
  이것이 R2 개발에 바로 활용된 것으로 보임
  
  
• 즉, 작은 RM을 활용해, R2는 더 똑똑한 AI가 되는 길을 연 셈

고성능 AI, 이제 ‘작은 RM’이 해답이 될 수도 있다

이제는 단순히 모델을 크게 만드는 시대가 아닙니다.
딥시크는 “작게 만들고, 똑똑하게 훈련”하는 시대를 열고 있습니다.
특히 R2가 GRM 기반으로 훈련됐다면,
고성능 + 효율성이라는 두 마리 토끼를 잡을 가능성이 큽니다.

그리고 중요한 건, 이 모든 기술이 오픈 소스로 공개될 예정이라는 것!
개발자들과 연구자들에게 큰 희소식이 아닐 수 없습니다.

당신을 위한 3줄 요약

1. 딥시크, 작은 보상 모델(RM)로도 큰 모델 성능 끌어올리는 ‘GRM’ 발표
2. 27B 파라미터 RM으로 671B 성능 달성… R2에 적용된 핵심 기술
3. AI 커뮤니티, “딥시크 R2 곧 출시된다”는 기대감 폭발 중

3 line summary for you

1. DeepSeek revealed a new efficient reward model (GRM) that boosts AI performance.
2. A 27B RM achieved results comparable to a 671B model using smart tuning (SPCT).
3. This innovation likely powers the upcoming DeepSeek-R2, expected to launch soon.

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