딥시크-R1 사고학: LLM 추론을 함께 고민해 봅시다

딥시크-R1과 같은 대규모 추론 모델은 LLM이 복잡한 문제를 접근하는 방식에 근본적인 전환을 가져왔다. 주어진 입력에 대해 바로 답을 출력하는 대신, 딥시크-R1은 문제 해결을 위한 세부적인 다단계 추론 체인을 생성하며, 마치 문제를 사고하는 듯한 모습을 보인다. 이 추론 과정은 사용자에게 공개되어 있어, 모델의 추론 행동을 연구할 수 있는 무한한 기회를 제공하며, '사고학(Thoughtology)'이라는 분야의 개척을 가능하게 한다. 딥시크-R1의 기본 추론 구성 요소에 대한 분류 체계를 기반으로, 본 연구는 추론 길이의 영향과 조절 가능성, 긴 또는 혼란스러운 맥락 처리, 문화적 및 안전성 문제, 그리고 인간의 인지 현상(예: 인간과 유사한 언어 처리 및 세계 모델링)과의 비교를 중심으로 분석을 수행하였다. 연구 결과는 복잡하고 다층적인 그림을 제시한다. 특히, 딥시크-R1이 특정 추론 길이에서 '최적의 균형점(sweet spot)'을 가지며, 이 이상의 추론 시간이 오히려 모델 성능을 저하시킬 수 있음을 입증하였다. 또한, 모델이 이전에 탐색한 문제 정의에 대해 지속적으로 반복적으로 고민하는 경향이 있으며, 이는 추가적인 탐색을 방해하는 요인으로 작용함을 발견하였다. 더불어, 비추론형 대조 모델에 비해 딥시크-R1은 뚜렷한 안전성 취약점을 보이며, 이는 안전성에 맞춰 조정된 LLM 역시 위협받을 수 있음을 시사한다.