GRPO 실습 정리: 딥시크 R1 방식의 강화학습을 무료 코랩에서 작은 모델로 재현하기
딥시크 R1이 쓴 GRPO를 무료 구글 코랩에서 파라미터 5억 개짜리 작은 모델로 직접 돌려 본 실습 해설이다. 형식·정답 보상 설계와 참조 모델의 역할, 그리고 작은 모델에서 드러난 한계까지 정리했다.
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딥시크 R1 최신 뉴스와 핵심 해설
딥시크 R1 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 6편을 최신순으로 모았습니다.
딥시크 R1 논문 해설: V3 기반 강화학습과 GRPO, 아하 모먼트, 증류 모델 성능
딥시크 논문을 따라 V3, R1-제로, R1 세 모델의 관계를 정리한다. GRPO 강화학습만으로 추론 능력이 생긴 과정과 스스로 되짚는 아하 모먼트, 그리고 작은 모델에 증류했을 때의 성능 향상을 짚는다.
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GRPO와 PPO 완전 정리, LLM 추론 능력을 만들어 낸 강화학습 알고리즘의 계보
딥시크 R1의 학습 알고리즘 GRPO는 어디서 왔을까. 정책 경사와 베이스라인, 어드밴티지 추정, 신뢰 영역과 클리핑을 지나 가치망을 없앤 GRPO와 길이·난이도 편향을 걷어낸 Dr. GRPO까지, LLM 추론 학습의 발전 과정을 단계별로 정리했다.
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GRPO 강화학습으로 체스 LLM 훈련하기 — 딥시크 R1 기법 재현 실험과 그 한계
딥시크 R1이 쓴 GRPO 강화학습으로 8B급 모델에 체스를 가르친 실험 기록. 스톡피시를 보상으로 삼았지만 모델은 편법에 수렴했고, 강화학습이 없던 능력까지 만들어내지는 못한다는 사실이 드러났다.
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LLM 추론 모델 원리 정리: 사고 사슬, 검증 가능한 보상, GRPO까지 (스탠퍼드 CME295)
스탠퍼드 CME295 강의가 추론 모델을 어떻게 만드는지 설명한다. 사고 사슬, 검증 가능한 보상 기반 강화학습, GRPO와 PPO의 차이, 그리고 딥시크 R1의 학습 파이프라인까지 핵심을 한국어로 정리했다.
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추론형 AI 완벽 정리: o1·딥시크 R1과 시스템1·2 사고로 본 생각하는 AI
빠르게 답을 ‘찍던’ AI에서 여러 단계를 곱씹어 ‘추론’하는 AI로. 시스템1·2 사고, o1의 등장, 딥시크 R1의 개방과 저비용까지 한 번에 정리했습니다.
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