네이티브 추론란?
다음 토큰을 즉시 예측하는 기존의 LLM과 달리 DeepSeek V4는 '네이티브 추론 레이어'를 도입합니다. 이 레이어는 '시스템 2' 사고 과정으로 기능하여 모델이 멈추고 문제를 분석하며 최종 답변을 생성하기 전에 단계별 계획(생각의 사슬)을 수립할 수 있게 합니다. 이는 코딩 및 수학과 같은 복잡한 작업에서 논리적 오류를 크게 줄여줍니다.
그림 1: 표준 추론 vs 네이티브 추론 루프
시스템 1 vs 시스템 2
표준 LLM (시스템 1)
빠르고 직관적이지만 복잡한 논리에서 환각을 일으키기 쉽습니다.
DeepSeek V4 (시스템 2)
신중하고 분석적이며 자가 수정적입니다. 출력하기 전에 내부적으로 논리를 검증합니다.
추론 정확도
하이브리드 아키텍처
DeepSeek V4는 쿼리를 동적으로 라우팅하는 하이브리드 아키텍처를 사용합니다. 간단한 쿼리는 효율적인 시스템 1 경로로 처리되는 반면, 복잡한 추론 작업은 시스템 2 레이어를 트리거하여 반복적인 추론 및 자체 검증 루프를 수행합니다.
자주 묻는 질문
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