챕터별 상세
딥시크 R1의 성공과 기술적 배경
2025년 1월 딥시크 R1은 OpenAI의 o1 대비 극히 낮은 비용으로 학습되었음에도 불구하고 앱스토어에서 ChatGPT와 Gemini를 일시적으로 추월했다. 이러한 성과는 단순한 운이 아니라 아키텍처 최적화에 대한 깊은 연구 결과이다. 최근 공개된 mHC 논문은 이러한 기술적 우위를 이어가기 위한 딥시크의 새로운 시도를 담고 있다.
모델 확장과 학습 불안정성 문제
트랜스포머 기반 LLM은 파라미터 수를 수조 개 단위로 늘리며 지능을 높여왔으나, 레이어가 깊어질수록 학습이 불안정해지는 고질적인 문제를 겪는다. 레이어가 깊어지면 역전파 과정에서 기울기가 소실되거나 폭주하는 현상이 발생한다. 이는 모델의 크기를 무한정 키우는 데 있어 가장 큰 기술적 장애물로 작용한다.
ResNet과 잔차 연결의 역할
2015년 제안된 ResNet은 입력값을 출력에 직접 더해주는 잔차 연결(Residual Connection)을 통해 깊은 네트워크 학습을 가능하게 했다. 이 구조는 정보가 레이어를 건너뛰어 직접 전달될 수 있는 통로를 제공하여 기울기 전달 문제를 완화했다. 지난 10년간 대부분의 AI 모델 아키텍처는 이 잔차 연결을 기본 골격으로 사용해왔다.
LayerNorm 위치에 따른 트레이드오프
트랜스포머 아키텍처에서 레이어 정규화(LayerNorm)의 위치는 매우 중요하다. Post-LN은 성능이 뛰어나지만 학습이 매우 불안정하여 정교한 Learning Rate Warm-up이 필요하다. 반면 Pre-LN은 학습은 안정적이지만 레이어가 깊어질수록 각 층의 표현력이 중복되어 추가적인 레이어가 지능 향상에 기여하지 못하는 표현력 붕괴 현상이 나타난다.
바이트댄스의 하이퍼 커넥션 제안
바이트댄스는 입력을 여러 서브 벡터로 분할하여 다양한 경로로 정보를 전달하는 하이퍼 커넥션(Hyper-Connections) 구조를 발표했다. 이 방식은 기존 잔차 연결보다 1.8배 빠른 수렴 속도를 보였으며 추론 능력도 향상시켰다. 그러나 레이어가 60개 이상 쌓일 경우 신호가 3000배 이상 증폭되는 등 여전히 수치적 불안정성 문제를 해결하지 못했다.
딥시크 mHC의 기하학적 해결책
딥시크의 mHC는 하이퍼 커넥션의 불안정성을 해결하기 위해 가중치 행렬을 버코프 폴리토프(Birkhoff Polytope)라는 기하학적 구조로 제약한다. 싱크혼-놉(Sinkhorn-Knopp) 알고리즘을 사용하여 모든 행과 열의 합이 1이 되도록 이중 확률 행렬로 정규화한다. 이를 통해 신호의 증폭이나 소실 없이 깊은 레이어에서도 높은 정보 밀도를 유지하며 안정적인 학습이 가능해졌다.
버코프 폴리토프는 모든 행과 열의 합이 1인 양의 실수 행렬들의 집합을 의미하며, 행렬의 수치적 안정성을 보장하는 데 사용된다.
중국 AI 연구의 전략적 차별점
미국 기업들이 막대한 자본과 하드웨어를 투입하는 물량 공세에 집중하는 반면, 딥시크와 같은 중국 연구소들은 자원 제약 하에서 아키텍처 최적화에 집중하고 있다. mHC와 같은 시도는 적은 자원으로도 고성능 모델을 만들 수 있는 효율적인 경로를 제시한다. 이러한 기술적 혁신은 향후 DeepSeek-V4 등 차세대 모델의 핵심 경쟁력이 될 것이다.
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원문 발행 2026. 01. 23.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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