딥시크 AI vs ChatGPT: 차이점과 장단점 분석

딥시크 AI vs ChatGPT: 차이점과 장단점 분석

중국 딥시크를 보며 신기술이 나오면 항상 선두주자에 섰던 우리나라가 아무런 결과물이 없고 대항마가 없다는 게 너무 마음이 아팠다. R&D 예산 4조 6천억을 줄이고 AI 모델 개발에 인프라가 되는 클라우드 전환 전략 병경과 규제완화로 국내기업 기회 축소시키고 외국계 기업의 시장 지배력 강화시키고 국내 공공 클라우드 예산 감소로 산업성장 저해시킨 걸 보면 악의적으로 한국과학과 미래 먹거리를 없애려고 한 거 아닌가란 생각이 들게 됩니다. 

 하지만 지금이라도 중국의 딥시크 AI를 보며 후발주자의 해결방법을 찾아보고자 관련 검색을 해봤습니다.  

 

 

1. 개요

딥시크(DeepSeek) AI와 ChatGPT는 모두 자연어 처리(NLP) 기반의 대형 언어 모델(LLM)이지만, 개발 철학과 기능, 적용 가능 분야에서 큰 차이를 보인다. ChatGPT는 OpenAI가 개발한 글로벌 AI 챗봇으로, 다양한 데이터와 학습을 기반으로 한 광범위한 언어 처리 능력을 제공한다. 반면, 딥시크 AI는 중국에서 개발된 LLM으로, 중국어 및 특정 업무 최적화에 중점을 둔 오픈소스 모델이다. 본 문서에서는 두 모델의 구조, 성능, 활용성, 정보 검열, 개발 방향 등의 측면에서 비교하고, 각 모델의 장단점을 전문가의 시각에서 심층 분석한다.

후발주자인 딥시크(DeepSeek)가 ChatGPT 수준의 성능을 적은 비용과 짧은 시간, 높은 효율로 달성할 수 있었던 주요 요인은 다음과 같습니다:

2. 모델 구조 및 학습 방식

2.1 혁신적인 학습 기법 및 최적화

• 강화 학습의 효율적 활용: 딥시크는 강화 학습에서 보상 모델링을 효과적으로 적용하여 모델의 성능을 향상시켰습니다. 정확도 보상 모델을 통해 응답의 정확성을 평가하고, 이를 기반으로 모델을 최적화하였습니다.
   

2.2 오픈 소스 전략 채택

• 개방형 접근 방식: 딥시크는 오픈 소스 소프트웨어로 개발되어 누구나 무료로 수정하고 사용할 수 있습니다. 이러한 개방형 접근 방식은 개발 커뮤니티의 참여를 촉진하고, 빠른 개선과 혁신을 가능하게 하였습니다.
   

2.3 모듈화된 소형 모델 활용

• 특정 작업에 최적화된 모델 개발: 딥시크는 특정 작업에 최적화된 모듈화 된 소형 모델을 개발하여, 효율성을 높이고 자원 소모를 줄였습니다. 이러한 접근 방식은 특정 분야에서의 성능을 향상하는 데 기여하였습니다.
• 관련해서 좀더 쉽게 첨언하자면 기존 방식은 한 명의 천재에게 여러 가지 교육을 시켜 답변을 하게 한다면 딥시크는 여러 그룹을 만들어 각자에게 전문 분야를 지정 학습을 시켜 관련 질문엔 관련 전문 그룹이 답변을 하도록 하는 방법으로 변경했습니다. 

2.4 비용 효율적인 인프라 사용

• 저비용 하드웨어 활용: 딥시크는 고급 칩이 아닌 덜 발전된 칩을 사용하여 모델을 훈련시켰음에도 불구하고, 최적화된 학습 기법을 통해 높은 성능을 달성하였습니다. 이러한 접근 방식은 훈련 비용을 크게 절감하는 데 기여하였습니다.

이러한 전략들을 통해 딥시크는 제한된 자원과 시간 내에 ChatGPT와 유사한 수준의 성능을 달성할 수 있었습니다.

3. 모델 구조 및 학습 방식

3.1 ChatGPT의 모델 구조

ChatGPT는 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 아키텍처를 기반으로 한다. 특히 최신 버전(예: GPT-4)은 인간의 피드백을 반영하는 RLHF(강화학습 기반 인간 피드백) 기법을 활용하여 정밀도를 향상했다. 또한, 방대한 영어 및 다국어 데이터셋을 활용하여 훈련되어 언어의 문맥을 깊이 이해하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있다.

3.2 딥시크 AI의 모델 구조

딥시크 AI는 중국 기업이 개발한 모델로, 중국어 자연어 처리를 중심으로 설계되었다. GPT와 유사한 Transformer 기반 모델을 사용하지만, 보다 작은 규모의 모듈형 구조를 채택하여 특정 용도(예: 검색, 질문 응답, 기업 내 업무 자동화)에 최적화되었다. 또한, 오픈소스 모델이기 때문에 개발자들이 직접 커스터마이징하여 사용할 수 있다는 점이 특징이다.

4. 성능 비교

4.1 일반 대화 능력

• ChatGPT: 다양한 주제에 대한 높은 이해도와 자연스러운 대화를 제공한다. 창의적인 질문에도 유연하게 대응하며, 논리적인 답변을 생성할 수 있다.
• 딥시크 AI: 특정 주제(예: 중국어 중심의 데이터)에 대한 정확도가 높지만, 범용적이고 창의적인 대화에서는 다소 제한적이다.

4.2 정보 검색 및 정확성

• ChatGPT: 인터넷에서 학습된 데이터가 광범위하기 때문에 비교적 다양한 정보를 제공할 수 있지만, 최신 정보 업데이트는 한계가 있다.
• 딥시크 AI: 중국 정부의 검열 정책을 준수해야 하기 때문에 일부 민감한 주제에 대한 정보 제공이 제한될 수 있다.

4.3 응답 속도

• ChatGPT: 복잡한 요청을 처리할 때 상대적으로 시간이 걸릴 수 있다.
• 딥시크 AI: 특정 작업에 최적화된 모델을 활용하여 더 빠른 응답을 제공할 수 있다.

5. 정보 접근 및 검열

5.1 ChatGPT의 정보 제공 방식

ChatGPT는 OpenAI의 정책을 따르며, 윤리적이고 객관적인 정보를 제공하려고 한다. 다만, OpenAI 내부 정책에 따라 일부 민감한 주제(예: 정치, 성인 콘텐츠 등)에 대한 응답이 제한될 수 있다.

5.2 딥시크 AI의 정보 검열

딥시크 AI는 중국의 법률과 검열 정책을 준수해야 하므로 정치적, 사회적으로 민감한 주제에 대한 답변이 제한될 가능성이 크다. 예를 들어, 중국 정부가 민감하게 여기는 주제(예: 대만, 홍콩 민주화, 신장 위구르 문제 등)에 대해 질문하면 제한된 정보만 제공될 수 있다.

6. 활용 분야

6.1 ChatGPT의 활용 사례

• 고객 서비스: 자동 챗봇을 활용한 고객 응대
• 창의적 글쓰기: 소설, 기사, 마케팅 콘텐츠 생성
• 코딩 및 개발 지원: 코드 생성, 오류 수정, 알고리즘 설명
• 교육 및 학습: 학생과 연구자를 위한 정보 제공 및 요약

6.2 딥시크 AI의 활용 사례

• 기업 내 업무 자동화: 특정 업무(예: 보고서 요약, 내부 검색 등)에 최적화된 AI 도우미
• 중국어 검색 및 QA: 중국어 기반 질문 응답 시스템
• 정부 및 기업 데이터 분석: 중국 시장 내 정보 분석 및 검색 최적화

7. 장단점 비교

7.1 딥시크 AI의 장점

• 오픈소스: 개발자들이 모델을 수정하고 적용할 수 있음
• 특정 작업 최적화: 빠른 응답 속도와 특정 용도에 맞는 모델 제공
• 중국어 특화: 중국어 처리 성능이 뛰어남

7.2 딥시크 AI의 단점

• 정보 검열: 중국 정부의 검열 정책으로 인해 제한적인 정보 제공 가능성
• 범용성 부족: 일반 대화나 창의적 질문에서는 제한적
• 국제적 활용도 제한: 글로벌 환경에서의 경쟁력 부족

7.3 ChatGPT의 장점

• 다목적성: 다양한 주제와 창의적인 질문에 대한 높은 응답 품질
• 광범위한 언어 지원: 다국어 처리 성능이 우수
• 객관적 정보 제공: 제한적인 검열 정책으로 비교적 다양한 정보 제공

7.4 ChatGPT의 단점

• 비용: 고성능 모델 운영 비용이 높음
• 응답 속도: 복잡한 요청에서 응답 속도가 다소 느릴 수 있음

8. 결론

딥시크 AI와 ChatGPT는 각각의 강점과 약점을 가지고 있으며, 사용자와 개발자가 어떤 용도로 활용하느냐에 따라 적합한 모델이 달라진다. 딥시크 AI는 특정 작업(예: 기업 내 검색, 중국어 QA)에 최적화된 빠르고 경제적인 솔루션을 제공하지만, 정보의 범용성과 창의적인 대화 능력에서는 ChatGPT에 미치지 못한다. 반면, ChatGPT는 다양한 분야에서 활용할 수 있는 강력한 LLM으로, 창의적인 작업과 다국어 지원에 강점을 보인다. 따라서, 사용자는 자신이 원하는 기능과 목적에 맞춰 적절한 모델을 선택하는 것이 중요하다.