DeepSeek-R1 vs. Grok3, AI 추론 능력 극대화 vs 자연스러운 대화

최근에도 Openai의 GPT를 긴장하게 만드는 새로운 인공지능 모델이 속속 출현하고 있습니다. 오늘은 일론 머스크의 인공지능 스타트업 xAI의 Grok3 모델과 중국의 DeepSeek-R1의 기술적 차이점과 의미를 분석하여 정리해 보겠습니다.

DeepSeek-R1과 Grok3의 차이점

DeepSeek의 학습 방식

DeepSeek-R1은 기존 LLM(대규모 언어 모델)의 지도학습(SFT, Supervised Fine-Tuning) 중심 학습 방식과 차별화되는 방법을 채택했어요.

일반적으로 LLM은 사전 학습(Pre-training) 후, 정제된 데이터로 SFT를 거쳐 성능을 조정하고, 이후 RL(강화학습, Reinforcement Learning)을 추가하는 방식으로 발전해 나갑니다. 하지만 DeepSeek-R1은 SFT의 비중을 줄이고, RL을 중심으로 모델의 추론 능력을 키우는 새로운 방식으로 모델을 개발했습니다.

DeepSeek-R1의 학습 과정은 두 단계로 나눌 수 있습니다. 먼저 DeepSeek-R1-Zero는 최소한의 Cold-start 데이터와 RL을 조합해 훈련된 모델입니다. 이 과정에서 모델이 시행착오를 거치며 논리적 사고를 배울 수 있도록 설계되었어요. 하지만 이 방식은 초기 출력 품질이 낮고, 문장 가독성이 떨어지는 문제가 있었죠.

이를 개선한 것이 DeepSeek-R1입니다. 이 모델에서는 Cold-start 데이터의 비중을 약간 늘리고, RL 기반의 최적화 과정을 추가했습니다. 이러한 방식 덕분에 DeepSeek-R1은 추론 성능을 크게 높일 수 있었어요. 하지만, DeepSeek의 주장에도 불구하고 SFT를 완전히 생략했다고 보기는 어렵습니다. DeepSeek-R1에 대한 더 상세한 내용은 이전 글(DeepSeek-R1이 생성형 AI에 미치는 영향. 강화학습만으로 가능?)에서 확인하실 수 있어요.

DeepSeek-R1 방식의 장점은 다음과 같습니다.

데이터 의존도 감소: 지도학습을 최소화함으로써 고품질 데이터 확보에 필요한 비용과 시간을 줄일 수 있음.
추론 과정의 유연성: 정답을 주입하는 대신, 모델이 스스로 학습하며 창의적인 문제 해결 능력을 키울 가능성 있음.

그러나 단점도 존재한다.

출력 품질의 일관성 문제: RL만으로 학습한 모델은 특정 상황에서 비논리적이거나 가독성이 떨어지는 답변을 생성할 수 있습니다.
훈련의 복잡성: 보상 설계를 어떻게 하느냐에 따라 모델의 학습 결과가 크게 달라질 수 있어 세밀한 튜닝이 필수적입니다.

DeepSeek-R1이 OpenAI의 o1-1217과 성능 비교가 된 바 있으나, 이는 모델의 전반적인 평가가 아니라 특정 벤치마크 기준에서의 평가이므로 직접적인 비교는 신중할 필요가 있습니다.

Grok3의 기술적 방향

Grok3는 xAI가 개발한 최신 모델로, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 데 중점을 두고 있다고 합니다. 공식적인 세부 기술이 완전히 공개된 것은 아니지만, 베타 테스트 경험과 알려진 정보를 종합하면 몇 가지 특징을 확인할 수 있었습니다.

Grok 3는 단순한 질문 응답을 넘어, 맥락을 깊이 이해하고 실용적인 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다고 해요. 예를 들어, 복잡한 코드 최적화나 과학적 질문을 받으면, 단계별 사고 과정을 설명하며 최적의 해결책을 제시하는 방식입니다. 일부 사용자들은 Grok 3가 DeepSeek-R1보다 논리적 설명이나 코드 최적화에서 더 나은 성능을 보인다고 평가하기도 하지만, 공식적인 비교 자료는 없어 보입니다. 최소한 이 글을 작성할 때 까지도 확인하지 못했으니까요.

Grok 3의 학습 방식은 지도학습(SFT)과 RL을 균형 있게 활용한 방식으로 보입니다. 특히, ‘최대 유용성(Maximum Helpfulness)’이라는 기조 아래 답변의 정확성뿐만 아니라, 실생활에서의 활용도를 높이는 데 집중했다고 합니다. Grok 시리즈는 이전 버전(Grok 1, 2)에서 이어진 방향성을 유지하면서, 사용자 피드백을 반영한 학습 방식을 지속적으로 개선하는 모습입니다. 사실 Grok3는 이전 버전과 비교해서 상당히 높은 수준의 응답을 하는 것은 분명합니다. 특히 한글 능력은 완전히 다르죠.

DeepSeek이 추론 능력 자체를 극대화하는 데 초점을 맞췄다면, Grok 3는 인간과의 상호작용 품질을 높이는 데 주력했다는 점이 가장 두드러진 차이점이라 할 수 있어요.