DeepSeek AI란 무엇인가: 초보자에서 마스터까지

AI + 국내 + 무료 + 오픈소스 + 강력

DeepSeek은 일반 인공지능(AGI) 분야에 특화된 중국 기술 기업으로, 대형 모델의 개발과 응용에 중점을 둡니다.DeepSeek-R1은 오픈소스 추론 모델로, 복잡한 작업을 처리하는 데 뛰어나며 무료로 상업적으로 사용할 수 있습니다.

DeepSeek은 무엇을 할 수 있는가?

텍스트 생성

구조화된 생성: 표, 목록 (예: 일정, 레시피)
문서 작성: 코드 주석, 문서
창의적 쓰기: 기사, 이야기, 시, 마케팅 카피, 소셜 미디어 콘텐츠, 시나리오 등
요약 및 재작성: 긴 텍스트 요약 (논문, 보고서), 텍스트 단순화, 다국어 번역 및 지역화

자연어 이해 및 분석

지식 추론: 논리적 문제 해결 (수학, 상식 추론), 인과 분석 (이벤트 상관관계)
의미 분석: 감정 분석 (리뷰, 피드백), 의도 인식 (고객 서비스, 사용자 질문), 개체 추출 (이름, 위치, 이벤트)
텍스트 분류: 주제 라벨링 (예: 뉴스 분류), 스팸 콘텐츠 탐지

프로그래밍 및 코드 관련 작업

코드 생성 및 완성: 코드 조각 (Python, JavaScript), 주석과 함께 자동 완성
코드 디버깅: 오류 분석 및 수정 제안, 성능 최적화 팁
기술 문서: API 문서, 코드베이스 설명 및 예제 생성

전통적인 그림 그리기

(명시적으로 언급되지 않았지만 일반적인 기능을 통해 암시됨)

DeepSeek 초보자에서 마스터까지 (청화대학교) PDF 다운로드

DeepSeek을 어떻게 사용하는가?

접근 방법:https://chat.deepseek.com

초보자에서 마스터까지:모두가 AI를 사용할 수 있을 때, 어떻게 더 잘 그리고 효과적으로 사용할 수 있을까요?

추론 모델

예시: DeepSeek-R1, GPT-3은 논리 추론, 수학적 추론, 실시간 문제 해결에서 뛰어납니다.

추론 모델은 전통적인 대형 언어 모델보다 추론, 논리 분석, 의사 결정 능력을 강화한 모델입니다. 이들은 보강 학습, 신경-기호 추론, 메타 학습과 같은 추가 기술을 통합하여 추론 및 문제 해결 능력을 강화합니다.비추론 모델은 대부분의 작업에 적합합니다. 일반 모델은 보통 언어 생성, 맥락 이해, 자연어 처리에 중점을 두며, 깊은 추론 능력은 강조하지 않습니다. 이러한 모델은 광범위한 텍스트 데이터 훈련을 통해 언어 패턴을 파악하고 적절한 콘텐츠를 생성할 수 있지만, 추론 모델과 같은 복잡한 추론 및 의사 결정 능력은 없습니다.

차원 비교

차원	추론 모델	일반 모델
장점	수학적 유도, 논리 분석, 코드 생성, 복잡한 문제 분해	텍스트 생성, 창의적 쓰기, 다중 대화, 개방형 질문
단점	발산형 작업 (예: 시 창작)	엄격한 논리적 연결이 필요한 작업 (예: 수학적 증명)
성능의 본질	논리 밀도가 높은 작업에 특화됨	다양성이 높은 작업에 뛰어남
강점 판단	보편적으로 더 강하지 않지만, 훈련 목표 영역에서는 훨씬 더 나음	일반 시나리오에서는 더 유연하지만, 능력을 보완하기 위해 프롬프트 엔지니어링이 필요함

예시 모델

GPT-3, GPT-4 (OpenAI), BERT (Google): 주로 언어 생성, 언어 이해, 텍스트 분류, 번역 등에 사용됨

빠른 사고 대비 느린 사고

빠른 반응 모델 (예: ChatGPT-4): 빠른 응답, 낮은 계산 비용, 광범위한 데이터 훈련을 통해 확률 예측 기반
느린 사고 모델 (예: OpenAI-1): 느린 응답, 높은 계산 비용, 사고의 연쇄 추론을 기반으로 단계별로 문제를 해결함
의사 결정: 빠른 반응 모델은 사전 설정된 알고리즘과 규칙에 의존하지만, 느린 사고 모델은 실시간 분석에 기초하여 독립적으로 의사 결정을 할 수 있음
창의성: 빠른 반응 모델은 패턴 인식과 최적화에 제한되어 있지만, 느린 사고 모델은 새로운 아이디어와 해결책을 생성할 수 있음
인간 상호작용: 빠른 반응 모델은 사전 설정된 스크립트를 따르고 인간의 감정과 의도를 이해하기 어려우며, 느린 사고 모델은 더 자연스럽게 상호작용하고 복잡한 감정과 의도를 이해할 수 있음
문제 해결: 빠른 반응 모델은 구조화되고 정의된 문제를 잘 처리하지만, 느린 사고 모델은 다차원적이고 비정형적인 문제를 처리하고 창의적인 해결책을 제시할 수 있음
윤리적 이슈: 빠른 반응 모델은 제어된 도구로 최소한의 윤리적 우려를 가지고 있지만, 느린 사고 모델은 자율성과 통제에 대한 논의를 불러일으킴

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CoT 사고의 연쇄

CoT 사고의 연쇄는 대형 모델을 “확률 예측 (빠른 반응)” 모델과 “사고의 연쇄 (느린 사고)” 모델로 나누었습니다. 전자는 빠른 피드백과 즉각적인 작업에 적합하지만, 후자는 추론을 통해 복잡한 문제를 해결합니다. 이 둘의 차이를 이해하면 작업에 적합한 모델을 선택하여 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

프롬프트 전략의 차이

추론 모델: 프롬프트는 간결해야 하며, 작업의 목표와 요구사항에 직접적으로 집중해야 합니다 (추론 논리는 내재화되어 있으므로). 단계별 가이드는 피해야 합니다. 이는 모델의 능력을 제한할 수 있습니다.
일반 모델: 프롬프트는 추론 단계를 명시적으로 가이드해야 합니다 (예: CoT 프롬프트를 통해). 그렇지 않으면 모델은 중요한 논리를 빠뜨릴 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 능력 부족을 보완해야 합니다.

주요 원칙

모델 선택: 작업 유형에 따라 선택해야지, 모델의 인기도에 따라 선택하지 마십시오 (예: 수학 문제에는 추론 모델, 창의적 작업에는 일반 모델).
프롬프트 설계:
- 추론 모델: 간결한 지시를 사용하고, 목표에 집중하며, 모델의 내재화된 추론 능력을 신뢰하십시오. (“원하는 것을 simply 말하십시오.”)
- 일반 모델: 구조화되고 보완적인 가이드를 사용하십시오. (“부족한 부분을 채우십시오.”)
피할 점:
- 추론 모델에 휴리스틱 프롬프트 (예: 역할극)를 사용하지 마십시오. 이는 논리의 주요선을 방해할 수 있습니다.
- 일반 모델을 과신하지 마십시오 (예: 복잡한 추론 질문을 직접 하지 마십시오). 대신 결과를 단계별로 검증하십시오.

“지시 내리기”에서 “수요 표현하기”로

전략 유형

전략 유형	정의 및 목표	적용 시나리오	예시 (추론 모델에 대한)	장점 및 위험
지시 기반	간단한 작업, 빠른 실행을 위해 직접적인 단계나 형식 요구사항을 제공함	“파이썬으로 퀵소트 함수를 작성하라.”	✅ 정확하고 효율적인 결과	✕ 모델의 최적화 공간 제한
수요 지향	복잡한 문제, 모델의 자율적 추론을 위해 문제 배경과 목표를 설명함	“현재 병목 현상을 분석하여 3가지 해결책을 제시하여 사용자 로그인 프로세스를 최적화하라.”	✅ 모델의 심층 추론을 자극함	✕ 수요 범위를 명확히 정의해야함
하이브리드 모드	문제 설명과 주요 제약 조건을 결합함	유연성과 통제력의 균형을 위한	“2000원 예산으로 항주 3일 여행 계획을 세워라. 서호와 영은사 포함.”	✅ 목표와 세부사항의 균형을 이룸	✕ 과도한 제약을 피해야함
휴리스틱 질문	“왜”, “어떻게” 등의 질문을 통해 모델을 actively 사고하도록 유도함	탐색적 문제, 모델의 설명적 논리	“이 최적화 문제에 경사 하강법을 선택한 이유는 무엇이며 다른 알고리즘과 비교하라.”	✅ 모델의 자기설명 능력을 유발함	✕ 핵심 목표에서 벗어날 수 있음

작업 수요와 프롬프트 전략

작업 유형	적용 모델	프롬프트 초점	예시 (효과적인 프롬프트)	피해야 할 프롬프트
수학적 증명	추론 모델	단계별 가이드 없이 직접 질문	“피타고라스 정리를 증명하라.”	불필요한 분해 (예: “먼저 도형을 그려라, 그 다음 공식을 나열하라”)
창의적 쓰기	추론 모델	발산을 장려하고, 역할/스타일을 설정하라	“헤밍웨이의 스타일로 모험 이야기를 써라.”	논리적 흐름을 과도하게 제한하는 것 (예: “순서대로 단계를 나열하라”)
코드 생성	추론 모델	간결한 요구사항, 모델 논리를 신뢰하라	“파이썬으로 퀵소트를 구현하라.”	단계별 가이드 (예: “먼저 재귀 함수를 써라”)
다중 대화	일반 모델	자연스러운 대화, 구조화된 지시 없음	“인공지능의 미래에 대해 어떻게 생각하나요?”	강제적인 논리적 연결 (예: “세 가지로 대답하라”)
논리 분석	추론 모델	복잡한 문제를 직접 제기하라	“궤도 문제에서 공리주의와 의무론의 충돌을 분석하라.”	주관적인 가이드 추가 (예: “둘 중 어느 것이 더 좋은지 생각해보라”)
일반 모델	일반 모델	문제를 분해하고, 단계별로 질문하라	“먼저 궤도 문제를 설명하고, 두 가지 윤리적 관점을 비교하라.”	단일 질문으로 복잡한 논리 질문

AI에게 수요를 표현하는 방법

수요 유형	특징	수요 표현 공식	추론 모델 적응 전략	일반 모델 적응 전략
의사 결정	옵션을 가늠하고, 위험을 평가하고, 최적의 솔루션을 선택해야함	목표 + 옵션 + 평가 기준	논리적 유추와 정량적 분석을 요청하라	모델의 경험에 의존하여 직접적인 제안
분석적	데이터/정보를 깊이 있게 이해하고, 패턴이나 인과 관계를 발견해야함	문제 + 데이터/정보 + 분석 방법	인과 관계 유추와 가설 검증을 유발하라	표면적 요약 또는 분류
창의적	새로운 콘텐츠 (텍스트/디자인/솔루션)를 생성해야함	테마 + 스타일/제약 + 혁신 방향	논리적 프레임워크를 결합하여 구조화된 창의성을 생성하라	예제 가이드에 의존하여 자유롭게 연상
검증	논리적 일관성, 데이터 신뢰성 또는 솔루션의 타당성을 확인해야함	결론/솔루션 + 검증 방법 + 위험점	독립적으로 검증 경로를 설계하고 모순을 식별하라	깊은 유추가 없는 단순한 확인
수행	특정 작업 (코드/계산/프로세스)을 완료해야함	작업 + 단계 제약 + 출력 형식	단계를 자율적으로 최적화하고 효율성과 정확성의 균형을 이룸	엄격히 지시를 따르고, 자율적 최적화가 없음

프롬프트 예시

의사 결정 수요:“물류 비용을 줄이는 두 가지 옵션이 있습니다:① 지역 창고를 건설 (초기 투자가 높지만, 장기적으로 비용이 낮음)② 제3자와 파트너십 (사용량에 따라 지불, 높은 유연성)5년 동안의 총 비용을 비교하기 위해 ROI 계산 모델을 사용하고 최적의 솔루션을 추천하십시오.

“검증 수요:“이 논문에서의 결론은 다음과 같습니다: ‘신경망 모델 A는 전통적인 방법 B보다 우수하다.’확인하십시오:① 실험 데이터가 이 결론을 지지하는지 여부;② 대조군 설정에 편견이 없는지 확인;③ p-값을 다시 계산하고 유의성을 판단하라.

“분석적 수요:“지난 3년 동안의 신에너지 자동차 판매 데이터를 분석하고 (첨부된 CSV), 설명하십시오:① 성장 추세와 정책 사이의 상관관계;② ARIMA 모델을 사용하여 2025년의 시장 점유율을 예측하고, 파라미터 선택의 근거를 설명하라.

“수행 수요:“다음 C 코드를 파이썬으로 변환하되, 다음 요구사항을 충족시켜야 합니다:① 동일한 시간 복잡도를 유지;② numpy를 사용하여 배열 연산을 최적화;③ 시간 테스트 케이스와 함께 완전한 코드를 출력하라.

“창의적 수요:“독거노인의 안전 문제를 해결하기 위해, 센서 네트워크와 AI 조기 경보를 결합한 스마트 홈 제품을 디자인하라. 세 가지 다른 기술 루트 프로토타입 스케치와 설명을 제공하라.

검증 수요:“이 논문에서의 결론은 다음과 같습니다: ‘신경망 모델 A는 전통적인 방법 B보다 우수하다.’확인하십시오:① 실험 데이터가 이 결론을 지지하는지 여부;② 대조군 설정에 편견이 없는지 확인;③ p-값을 다시 계산하고 유의성을 판단하라.”

프롬프트는 여전히 필요할까요?

프롬프트는 사용자가 AI 시스템에 입력하여 특정 출력을 생성하거나 특정 작업을 수행하도록 지도하는 지시나 정보입니다. 단순히 말하자면, 프롬프트는 AI와 “대화”를 나누는 언어입니다. 이는 간단한 질문, 상세한 지시문, 또는 복잡한 작업 설명일 수 있습니다.프롬프트는 세 가지 기본 요소로 구성됩니다:

지시 (Instruction): 프롬프트의 핵심으로, AI에게 수행할 작업을 명확하게 알려줍니다.
맥락 (Context): AI가 작업을 더 잘 이해하고 실행할 수 있도록 배경 정보를 제공합니다.
기대 (Expectation): AI의 출력에 대한 요구사항과 기대를 명시적 또는 암시적으로 표현합니다.

프롬프트의 유형

지시형 프롬프트: AI에게 수행할 작업을 직접적으로 알려줍니다.
질문-답변형 프롬프트: AI에게 질문을 제기하고, 그에 따른 답변을 기대합니다.
역할극형 프롬프트: AI에게 특정 역할을 맡기고, 특정 시나리오를 시뮬레이션하도록 합니다.
창의형 프롬프트: AI에게 창의적 쓰기나 콘텐츠 생성을 유도합니다.
분석형 프롬프트: AI에게 주어진 정보를 분석하고 추론하도록 합니다.
다중모달 프롬프트: 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 입력을 결합합니다.

프롬프트의 본질

특징	설명	예시
의사소통의 다리	인간의 의도를 AI의 이해력과 연결합니다	“프랑스어로 번역해줘: Hello, world”
맥락 제공자	AI가 작업을 수행하는 데 필요한 배경 정보를 제공합니다	“19세기 역사가라면 나폴레옹의 부상을 평가해줘”
작업 정의자	AI가 완료해야 할 작업을 명확히 정의합니다	“기후 변화에 관한 기사의 서론을 200자로 써줘”
출력 형상자	AI의 출력의 형태와 내용을 영향을 미칩니다	“10살 아이에게 양자역학을 쉽게 설명해줘”
AI 능력 가이드	AI가 특정 능력이나 기술을 사용하도록 유도합니다	“시공간 여행에 관한 단편소설을 창의적으로 써줘”

글쓴이:팀: 유멍룽 (Yu Menglong), 박사 후 연구원

청화대학교 신문학과뉴미디어 연구쎈터, 메타버스 문화 연구소

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