최근 생성형 AI의 기술은 비약적으로 진화해 많은 분야에서 활용이 퍼지고 있습니다. 그 중에서 DeepSeek는 최신의 AI 모델을 활용한 혁신적인 툴로서 주목을 끌고 있습니다.
DeepSeek은 중국・저장성의 항저우에 거점을 두는 인공지능(AI) 스타트업으로 2023년에 설립 되었습니다 .
본 기사에서는 DeepSeek의 기본적인 개요에서 구체적인 사용법, 심지어 활용 사례까지 자세히 설명합니다.
Deepseek이란 무엇입니까?
DeepSeek (딥 시크)는 중국의 인공 지능 개발 기업으로 오픈 소스 대규모 언어 모델을 개발하고 있습니다. Wenfeng에 의해 설립·운영되고 있습니다. DeepSeek는 최첨단의 생성 AI 기술을 탑재한 인공 지능 모델의 하나이며 텍스트 생성이나 데이터 해석, 대화형 AI등 다양한 용도에 활용되고 있습니다.
최첨단 생성형 AI 기술을 탑재한 인공지능 모델 중 하나로 텍스트 생성과 데이터 분석, 대화형 AI 등 다양한 용도로 활용되고 있습니다.
본 모델은 방대한 데이터를 학습하는 것으로 고도의 언어 이해 능력을 갖추고 있어 문장 작성이나 번역, 요약, 데이터 분석 등 폭넓은 태스크에 대응 가능합니다.
DeepSeek이 활용하는 주요 기술
DeepSeek는 첨단 생성형 AI 기술을 활용하여 정밀한 텍스트 생성과 데이터 해석을 실현하고 있습니다. 이러한 기술을 통해 DeepSeek은 고효율 학습 과정을 수립하고 실용적인 응용을 가능하게 합니다.
MoE (Mixture of Experts)
MoE (Mixture of Experts)는 DeepSeek의 성능을 향상시키는 데 필수적인 기술 중 하나입니다. 기존의 AI 모델에서는 단일 대규모 모델이 모든 작업을 처리하기 때문에 계산 부하가 높아지기 쉽습니다.
한편, MoE는 서로 다른 작업에 특화된 여러 모델이 협조하여 처리를 분담함으로써 계산 비용을 억제하면서도 고정밀 예측을 가능하게 합니다.
DeepSeek에서는 이 MoE의 구조를 활용하여 대규모 언어 모델에서 효율적인 학습을 실현하고 있습니다.
이를 통해 처리 속도를 높이고 리소스를 최적화하고 실용적인 AI로서의 성능을 크게 향상 시켰습니다.
GRPO(Guided Reward Policy Optimization)
GRPO(Guided Reward Policy Optimization)는 AI 모델의 학습 과정에서 보다 적절한 출력을 얻기 위한 보상 최적화 기법입니다.
그러나 이 방법에는 학습 수렴에 시간이 걸리는 원치 않는 출력이 발생하기 쉽다는 과제가 있었습니다.
DeepSeek에서는 이 기술을 활용하여 문장 생성이나 정보 요약 시에 “컨텍스트에 따른 적절한 응답”을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 요구하는 정보에 정확하게 응하기 위한 최적의 출력을 선택하며 자연스러운 흐름으로 문장을 생성하는 것이 가능하게 됩니다.
이 최적화 기법을 도입함으로써 DeepSeek는 정밀한 생성형 AI로서의 실용성을 향상시켜 보다 사용하기 쉽고 신뢰성이 높은 AI 툴로 진화하고 있습니다.
지식 증류(Knowledge Distillation)
지식 증류(Knowledge Distillation)는 대규모 AI 모델의 지식을 소규모 모델에 효율적으로 전달하는 기술입니다.일반적으로 대규모 신경망은 정확도가 높지만 계산 부하가 커지므로 실시간 처리 및 리소스 제한이 있는 환경에서는 운용이 어려워집니다.
지식 증류는 이 문제를 해결하기 위해 대규모 모델이 학습한 지식을 소형 모델로 압축하여 경량화 및 고속화를 실현하는 기술입니다. DeepSeek는 지식 증류를 활용하여 모델의 성능을 유지하면서도 계산 부하를 줄이고 보다 실용적인 AI로 운용할 수 있도록 하고 있습니다. 이 기술을 도입함으로써 DeepSeek는 대규모 데이터를 처리하면서도 신속하고 효율적인 텍스트 생성과 분석을 실현하고 있습니다.
DeepSeek의 각 AI 모델의 진화
DeepSeek는 창업 이래 자연 언어 처리(NLP)의 발전에 따라 차세대 AI 모델을 지속적으로 개발해 왔습니다.
진화 과정에서는 대규모 데이터 활용, 학습 알고리즘의 고도화, 에너지 효율 향상이 큰 역할을 했습니다. 의 도입으로 미라벨의 대규모 데이터를 활용할 수 있게 되었습니다.
또한 DeepSeek의 진화에는 다음과 같은 첨단 기술의 도입이 중요한 요소가 되고 있습니다.
- MoE (Mixture of Experts) : 전문 분야마다 다른 AI가 협조하여 정밀한 응답을 제공
- GRPO(Guided Reward Policy Optimization): 출력 결과를 최적화하여 사용자의 의도에 따른 문장 생성을 실현
- 지식 증류(Knowledge Distillation): 모델의 경량화에 의해 계산 비용을 억제하면서 고정밀 AI를 운용 가능
또한 최근에는 멀티모달 AI의 개발도 진행되어 텍스트뿐만 아니라 이미지와 음성을 조합한 고급 정보 처리가 가능하게 되었습니다.
앞으로도 DeepSeek은 보다 정밀하고 효율적인 AI 모델 개발을 진행하여 다양한 분야에서의 활용이 기대됩니다.
| 모델 | 개발시기 | 주요 특징 | 기술 진화 |
| DeepSeek Coder | 초기 | 범용 NLP 작업 지원 | 교사 있음 학습을 통한 기초 언어 이해 |
| DeepSeek LLM | 중기 | 문맥 이해 향상, 장문 대응 | 자기 교사 있음 학습 도입, 대규모 데이터 활용 |
| DeepSeek-V2 | 진화판 | 고정밀 생산 능력, 특정 분야를 위한 튜닝 | MoE(Mixture of Experts) 채용, 지식증류 도입 |
| DeepSeek-V3 | 최신 | 다국어 대응, 사용자의 의도에 따른 최적의 생성 | GRPO(Guided Reward Policy Optimization) 최적화 |
| DeepSeek-R1 | 고급 모델 | 멀티모달 AI 도입, 화상·음성 해석 기능의 통합 | 고정밀 작업 적응 능력, 실시간 생성 강화 |
위 표는 DeepSeek의 각 AI 모델의 진화를 비교한 것입니다.
최신 DeepSeek-R1은 보다 고급 자연 언어 이해와 생성 능력을 갖춘 모델로 진화하고 있으며, 향후 발전에도 큰 기대가 전해지고 있습니다.
Deepseek 사용법
DeepSeek은 고급 자연 언어 처리(NLP) 기술을 활용한 AI 모델로, 텍스트 생성, 데이터 분석 , 번역, 요약, 프로그래밍 지원 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
이번 글에서는 DeepSeek를 활용하는 구체적인 방법을 단계별로 설명합니다.
텍스트 생성으로 문장 작성을 효율화
DeepSeek은 지정된 테마와 키워드를 기반으로 자연스러운 문장을 자동으로 생성할 수 있습니다.
이용 방법
- 테마 지정(예: ‘환경 문제 관련 기사’)
- 키워드 입력(예: ‘재생 가능 에너지, 온난화 대책’)
- AI가 자동 생성한 문장을 확인·편집
활용 사례
- 블로그 기사의 쓰기 보조(임시 작성·리라이트)
- 마케팅 콘텐츠 작성(광고문·SNS 투고 작성)
- 프레젠테이션 자료의 구성안 작성
AI가 문장을 자동 생성함으로써 쓰기 시간을 단축하고 업무의 효율화를 실현할 수 있습니다.
데이터 분석으로 정보를 정리·가시화
DeepSeek의 데이터 분석 기능을 활용하면 대량의 텍스트 데이터를 분류 및 분석하고 중요한 포인트를 추출할 수 있습니다.
이용방법
- 분석 대상의 데이터를 업로드(예: 앙케이트 결과·소문 데이터)
- 분석의 종류를 선택(감정 분석·키워드 추출·요약 등)
- DeepSeek이 자동 분석하고 시각적으로 보고
활용 사례
- 시장조사 데이터 분석(고객 리뷰에서 트렌드 파악)
- 고객 지원 자동 분석(문의 내용 분류)
- 사내 보고서의 요약(장문의 보고서를 짧게 정리)
DeepSeek의 분석 기능을 활용하면 데이터 정리 수고를 줄이고 정확한 의사 결정이 가능합니다.
번역·요약으로 정보를 효율적으로 활용
DeepSeek은 다국어 지원 번역 기능을 갖추고 있어 정밀한 번역과 요약이 가능합니다.
이용 방법
- 번역원의 언어와 번역처의 언어를 선택(예: 영어→일본어)
- 번역할 텍스트 입력
DeepSeek이 문맥을 따라 자연 번역을 생성
활용 사례
- 비즈니스 메일 및 계약서 번역
- 해외 뉴스와 논문 요약
- 동영상 및 웹 콘텐츠 자막 만들기
DeepSeek의 번역·요약 기능을 활용하는 것으로, 언어의 벽을 넘은 정보 활용이 가능하게 됩니다.
개발 작업을 위해 프로그래밍 원활하게 지원하기
DeepSeek은 코드 자동 완성, 버그 감지, SQL 최적화 등 프로그래밍 효율성에 기여합니다.
이용 방법
- 코드 입력(예: ‘Python에서 목록 중복을 제거하는 코드’)
- DeepSeek이 자동 완성 및 최적의 코드 제안
- 코드의 버그와 최적화 포인트를 지적
활용 사례
- 프로그램 버그 감지 및 디버깅 지원
- SQL 쿼리 최적화(데이터베이스 가속화)
- 초보자를 위한 코딩 어시스트
AI의 힘을 활용하여 개발 시간을 단축하고 코드의 품질 향상을 기대할 수 있습니다.
API 제휴로 업무 시스템 강화
DeepSeek은 API를 제공하며 다른 시스템과 통합하여 사용자 정의가 가능한 AI 기능을 구현할 수 있습니다
이용방법
- DeepSeek API에 액세스하고 키 가져오기
- 원하는 기능(문장 생성·번역·데이터 분석 등)을 선택
- 자체 시스템에 통합하여 운영
활용 예
- 고객 지원 AI 채팅봇(문의 대응 자동화)
- EC 사이트의 상품 설명문 자동 생성
- CRM(고객 관리 시스템)과의 연계
API를 활용하면 기업 시스템에 DeepSeek의 고정밀 AI를 통합하여 업무 자동화 및 효율화를 촉진할 수 있습니다.
DeepSeek의 활용 사례
DeepSeek는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 기업의 업무 효율화나 개인의 작업 지원에 도움이 되고 있습니다 .
고객 지원: FAQ 자동 생성, 채팅봇과의 통합
DeepSeek는 고객 지원 업무 의 효율성에 크게 기여합니다. 특히 FAQ 자동 생성 및 채팅봇과의 통합을 통해 고객 지원 부담을 줄이고 보다 신속한 지원을 제공할 수 있습니다.
FAQ의 자동 생성은 과거의 문의 데이터를 AI가 해석해 빈번한 질문과 그 대답을 자동 작성할 수 있습니다. 또한 채팅봇과의 통합을 통해 고객의 문의에 대해 실시간으로 적절한 답변을 제공할 수 있어 대응비용을 절감할 수 있습니다.
이를 통해 기존 고객 지원의 과제였던 “대응의 편차”나 “대기 시간의 길이”와 같은 문제가 해소되어 고객 만족도의 향상에도 기여합니다.
업무 효율화: 회의 회의록 작성, 문서 요약
DeepSeek는 기업의 업무 효율화에도 활용되고 있습니다. 특히, 회의의 의사록 작성이나 문서 요약 등의 태스크에 있어서, 그 고도의 자연 언어 처리 능력이 강점을 발휘합니다.
이를 통해 수작업으로 의사록 작성에 소요되는 시간을 대폭 단축할 수 있어 필요한 정보를 신속하게 정리할 수 있습니다. 문서 요약에서는 장문 보고서와 기사의 중요한 포인트를 추출하여 단시간에 요점을 파악할 수 있게 됩니다.
특히 법률 문서 및 기술 자료와 같은 전문적인 내용을 포함하는 문서 요약에서 DeepSeek의 고급 언어 처리 능력이 도움이 됩니다.
프로그래밍 지원: 코드 생성, 디버깅 지원, SQL 최적화
DeepSeek는 프로그래밍 지원에도 활용되고 있어 코드 생성, 디버그 지원, SQL 최적화 등의 분야에서 개발자의 작업을 효율화합니다. 코드 생성에서는 개발자가 간단한 지시를 입력하는 것만으로 AI가 적절한 코드를 자동 생성합니다.
특히 템플릿화할 수 있는 처리와 반복적으로 발생하는 코딩 작업을 자동화함으로써 개발 속도를 향상시킬 수 있습니다.
특히, 대규모 코드베이스는 오류의 원인을 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 AI가 후보를 제시함으로써 수정 작업을 가속화할 수 있습니다.
대량의 데이터를 처리하는 시스템에서는 이 기능이 업무 효율성에 크게 기여합니다.
데이터 분석 : 수치 데이터 시각화, 이상값 검출
DeepSeek는 데이터 분석 분야에서도 광범위하게 활용되고 있습니다. 특히, 수치 데이터의 가시화나 이상치의 검출과 같은 작업에 있어서, 그 높은 해석 능력이 활용됩니다.
이를 통해 데이터 분석의 결과를 신속하게 파악하고 의사 결정의 속도를 향상시킬 수 있습니다. 특히 비즈니스 보고서 및 시장 조사 분야에서는 시각화된 데이터가 중요한 판단 재료가 됩니다.
예를 들어, 금융업계에서는 부정거래의 검지, 제조업에서는 기계의 이상 검지 등에 응용되고 있습니다.
DeepSeek의 등장에 의한 AI 시장에의 영향
DeepSeek의 등장은 생성 AI 업계에 큰 영향을 미치고 ” DeepSeek 쇼크”라고 불리는 현상을 일으켰습니다. 이것은 DeepSeek가 종래의 AI 모델과 비교해 고정밀도의 자연 언어 처리 능력과 효율적인 계산 기술을 겸비하고 있는 것이 요인입니다.
그 결과 AI 시장에서는 경쟁이 격화되고 기업의 AI 활용 전략에도 큰 변화가 발생하고 있습니다. 특히 영향을 받은 것은 기존의 생성 AI 서비스를 제공하고 있는 기업이나 개발자입니다. DeepSeek은 높은 처리 능력과 커스터마이징성 향상으로 많은 비즈니스 애플리케이션에서의 활용이 기대되고 있으며, 경쟁하는 AI 모델과의 차별화가 과제가 되고 있습니다.
또한 DeepSeek의 상승에 따라 AI의 비용 구조와 도입 장애물이 변화했습니다. k는 지식 증류 기술을 활용하여 경량으로 고성능 모델의 운용을 가능하게 하고 있습니다. 따라서 스타트업 기업이나 중소기업에서도 첨단 AI 기술을 활용하기 쉬워져 AI 시장 전체의 경쟁이 활발해지고 있습니다.
DeepSeek는 오픈 소스화와 API 제공을 통해 많은 개발자가 활용할 수 있는 환경을 갖추고 있다는 점도 특징적입니다.
향후 DeepSeek의 영향력은 더욱 확대되어 AI 시장의 구조 그 자체를 바꿀 가능성이 있습니다.
DeepSeek 충격의 영향
DeepSeek의 등장으로 AI 업계뿐만 아니라 콘텐츠 제작, 마케팅, 데이터 분석, 프로그래밍 등 폭넓은 분야에서 큰 변화가 일어나고 있습니다.
- 콘텐츠 제작의 효율화: 블로그 기사나 마케팅 자료의 자동 생성이 용이해져, 라이터의 업무 부담이 경감.
- 데이터 분석의 정확성 향상: 고급 자연 언어 처리 (NLP)를 활용하여 대량 데이터에서 유익한 통찰력을 신속하게 추출.
- 프로그래밍 지원의 진화: 코드의 자동 보완이나 디버그 지원 기능에 의해, 엔지니어의 생산성이 향상.
- 고객 지원 자동화: AI 채팅봇의 정밀도 향상으로 기업의 지원 업무 부담을 대폭 삭감.
이와 같이 DeepSeek의 진화는 많은 산업에 혁신을 가져오고 인간의 업무를 보조하는 중요한 도구로서의 지위를 확립하고 있습니다.
DeepSeek의 향후 모습
DeepSeek의 기술 혁신은 앞으로도 빠르게 진화하고 더 많은 분야에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
- 멀티모달 AI 개발: 텍스트뿐만 아니라, 화상·음성 해석과의 통합에 의해, 보다 고도의 AI 활용이 가능하게.
- 전문 특화형 모델의 등장: 의료·법률·금융 등 특정 업계를 위한 고정밀 AI가 개발되어 보다 실용적인 활용이 펼쳐진다.
- AI 윤리와 규제 강화: AI의 보급에 따라 윤리적인 문제와 데이터 프라이버시의 보호가 더욱 중시된다.
- 기업 업무 프로세스의 추가 자동화: 기업의 워크플로우에 AI가 깊게 통합되어 업무의 효율화가 가속.
DeepSeek의 기술은 앞으로 더욱 정밀도를 높여 사회의 모든 분야에서 활약하는 AI로서의 존재감을 강화해 나갈 것입니다.
마무리
DeepSeek은 최신 생성 AI 기술을 활용하여 다양한 분야에서의 업무 효율화와 창조적인 작업 지원을 실현하는 혁신적인 AI 모델입니다.
또한 MoE, GRPO, 지식증류 등 최첨단 기술의 도입으로 고정밀 처리와 효율적인 운용이 가능해져 기존의 AI 모델에 비해 뛰어난 퍼포먼스를 발휘합니다.
향후 DeepSeek의 진화에 의해 더욱 많은 분야에서의 활용이 기대됩니다.
