DeepSeek은 **대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)**로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 특화된 인공지능 모델입니다. 이 모델은 딥러닝 기반의 최신 알고리즘을 활용하여 사람처럼 텍스트를 생성하고 문맥을 이해할 수 있도록 설계되었습니다.
이 글에서는 DeepSeek이 사용하는 핵심 알고리즘을 쉽게 설명하고, 실제 모델이 어떻게 학습하고 동작하는지를 알아보겠습니다.
📌 목차
- DeepSeek은 어떻게 동작할까?
- DeepSeek의 핵심 알고리즘
- Transformer 모델
- Attention 메커니즘
- Self-Attention (자기 주의)
- Multi-Head Attention (멀티 헤드 어텐션)
- Positional Encoding (위치 인코딩)
- Tokenization (토큰화)
- DeepSeek의 학습 과정
- DeepSeek이 문장을 생성하는 과정
- 결론 및 앞으로의 전망
1. DeepSeek은 어떻게 동작할까?
DeepSeek은 Transformer 기반의 대규모 언어 모델입니다.
쉽게 말해, **”텍스트를 보고 문맥을 이해하여 가장 적절한 다음 단어를 예측하는 모델”**입니다.
예를 들어, 사람이 글을 읽고 문맥을 파악한 뒤 다음에 나올 말을 예측하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다.
<text>"오늘 날씨가 너무 좋아서 … "
✅ DeepSeek은 학습한 데이터를 바탕으로 문맥을 분석하고 가장 가능성 높은 다음 단어를 생성합니다.
<text>"오늘 날씨가 너무 좋아서 산책을 가고 싶다."
이 모든 과정은 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 기반으로 이루어지며, 특히 Transformer 모델과 Attention 메커니즘이 핵심 기술로 사용됩니다.
2. DeepSeek의 핵심 알고리즘
🔹 1) Transformer 모델 (트랜스포머)
DeepSeek은 Transformer 모델을 기반으로 만들어졌습니다.
Transformer는 딥러닝 기반 자연어 처리(NLP)의 핵심 모델로, 기존의 RNN(Recurrent Neural Network)보다 더 빠르고 효과적으로 문장을 이해하고 생성할 수 있도록 설계되었습니다.
✅ Transformer의 핵심 개념
- 문맥(Context)을 이해하는 능력이 뛰어남.
- 병렬 연산 가능 → 기존 RNN보다 속도가 훨씬 빠름.
- 긴 문장도 기억 가능 → 장기 의존성(Long-Term Dependency) 해결.
🚀 GPT-4, DeepSeek, Llama 같은 최신 AI 모델들은 모두 Transformer 구조를 기반으로 동작합니다.
🔹 2) Attention 메커니즘
Transformer 모델에서 가장 중요한 것은 Attention (어텐션) 메커니즘입니다.
💡 Attention이란?
➡️ 모델이 **어떤 단어에 더 집중해야 하는지(가중치 부여)**를 결정하는 기술.
예를 들어, 다음과 같은 문장이 있다고 가정해 보겠습니다.
<text>"나는 아침에 커피를 마셨다."
DeepSeek이 “마셨다”라는 단어를 분석할 때, 어떤 단어가 중요한지 판단하는 것이 Attention의 역할입니다.
| 단어 | 중요도(가중치) |
|---|---|
| 나는 | 0.1 |
| 아침에 | 0.2 |
| 커피를 | 0.8 |
| 마셨다 | 1.0 |
✅ “마셨다”와 가장 관련 있는 단어는 **”커피를”**이므로, DeepSeek은 “커피를”에 높은 가중치(0.8)를 부여하고 문장을 이해합니다.
🔹 3) Self-Attention (자기 주의 메커니즘)
기본 Attention 메커니즘을 확장한 개념으로, 자기 자신(Self)을 참고하여 문맥을 이해하는 방식입니다.
예를 들어, 문장 내에서 **”그”**라는 단어가 등장했을 때, DeepSeek은 “그”가 어떤 대상을 의미하는지 파악해야 합니다.
<text>"철수가 공원에서 뛰어놀고 있다. 그는 매우 행복해 보인다."
✅ Self-Attention을 통해 “그”가 “철수”를 의미한다는 것을 학습할 수 있습니다.
🔹 4) Multi-Head Attention (멀티 헤드 어텐션)
Self-Attention을 더욱 강화한 기법으로, 문장에서 여러 요소를 동시에 분석할 수 있도록 설계되었습니다.
예를 들어, DeepSeek이 다음과 같은 문장을 이해하려고 한다고 가정해 봅시다.
<text>"나는 아침에 커피를 마셨다."
- 첫 번째 Attention 헤드: “나는”과 “마셨다”의 관계 분석.
- 두 번째 Attention 헤드: “커피를”과 “마셨다”의 관계 분석.
- 세 번째 Attention 헤드: “아침에”와 “마셨다”의 관계 분석.
✅ 멀티 헤드 어텐션을 사용하면 문장의 문맥을 다각도로 분석하여 더 정교한 의미를 파악할 수 있습니다.
🔹 5) Positional Encoding (위치 인코딩)
Transformer 모델에는 문장 내 단어의 순서를 기억하는 기능이 없습니다.
따라서 각 단어의 위치 정보를 보완하는 기술이 Positional Encoding입니다.
예를 들어, 문장 “나는 커피를 마셨다”와 “커피를 나는 마셨다”는 단어는 같지만 의미가 다릅니다.
➡️ Positional Encoding을 사용하면 모델이 단어의 순서를 이해할 수 있도록 보완합니다.
🔹 6) Tokenization (토큰화)
DeepSeek이 문장을 이해하려면 텍스트를 숫자로 변환해야 합니다.
💡 예시
<text>"나는 커피를 마셨다."
✅ 토큰화 과정:
<text>["나", "##는", "커피", "##를", "마셨", "##다"]
➡️ 이렇게 변환된 토큰을 AI가 숫자로 처리하여 학습을 진행합니다.
3. DeepSeek의 학습 과정
DeepSeek은 **대량의 텍스트 데이터를 이용하여 사전 학습(Pre-training)**을 거칩니다.
✅ 학습 데이터
- 뉴스, 책, 논문, 코드, 웹사이트 등의 대규모 데이터.
✅ 학습 방식
- 문장을 입력 → 토큰화(Tokenization) 진행.
- Attention을 활용하여 문맥을 학습.
- 다음 단어 예측(Task) 수행.
- 정확도를 높이기 위해 지속적인 피드백 반영.
4. DeepSeek이 문장을 생성하는 과정
DeepSeek이 텍스트를 생성하는 과정은 다음과 같습니다.
- 사용자가 프롬프트 입력:text복사편집
"오늘 날씨가 너무 좋아서" - 모델이 가장 적절한 다음 단어를 예측:text복사편집
"산책을 가고 싶다." - 사용자가 추가 질문을 입력하면, 모델이 기존 문맥을 참고하여 대답 생성.
✅ 결과적으로 DeepSeek은 훈련된 데이터와 Attention 메커니즘을 활용하여 자연스럽고 의미 있는 문장을 생성합니다.
5. 결론 및 앞으로의 전망
DeepSeek은 Transformer 기반 언어 모델이며, 주요 기술로 Attention, Self-Attention, Multi-Head Attention 등을 사용합니다. 이를 통해 사람처럼 문맥을 이해하고 텍스트를 생성할 수 있습니다.
🚀 향후 전망
- 더욱 정밀한 문맥 이해가 가능하도록 모델이 지속적으로 개선될 것.
- 다양한 도메인(의료, 법률, 코딩)에서 맞춤형 AI 모델로 발전 가능.
✅ DeepSeek과 같은 AI 모델을 이해하고 활용하면, 미래 AI 기술의 핵심 흐름을 파악할 수 있습니다! 🚀