🔍 DeepSeek R1 논문 완전 분석! 최신 LLM 강화학습 비법 대공개 🚀
DeepSeek R1 , 과연 뭐가 다를까? 🤔
논문을 직접 읽고 강화학습(RL) 핵심 비법부터 최신 모델 성능 비교까지 완벽 해부합니다! 🧠✨
논문명: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via
Reinforcement Learning
📜 논문 원문 링크 👉 https://arxiv.org/pdf/2501.12948
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📌 논문 분석 1 https://resolute-viscose-7fa.notion.site/1-1981ef5d3018806bbebae1a2ba3d5dbe
📌 논문 분석 2 https://resolute-viscose-7fa.notion.site/2-19a1ef5d301880cba31cfa9291e23e9b
⏱️ 타임라인
00:00 ▶ Introduction – DeepSeek이 등장한 이유는?
07:28 ▶ Contributions – 강화학습만으로 학습? 🚀
16:27 ▶ Evaluation Results – 성능이 어느 정도길래?
24:21 ▶ Approach – DeepSeek의 핵심 전략
30:19 ▶ Reinforcement Learning Algorithm (🔥핵심 비법)
56:30 ▶ Reward Modeling – 보상 설계가 이렇게 중요하다고?
59:47 ▶ Training Template – 학습 과정 공개!
01:02:08 ▶ Performance & Aha Moment – 스스로 학습하는 순간!?
01:07:43 ▶ Reinforcement Learning with Cold Start – 한계를 극복하는 방법
01:25:47 ▶ Distillation: 작은 모델도 강해진다!
01:29:37 ▶ Experiment – 실험 결과 & 성능 비교
01:32:39 ▶ Discussion – DeepSeek이 남긴 과제와 한계
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