답하기 전에 스스로 풀이 과정을 길게 써 보도록 훈련된 AI예요.
추론 모델은 질문을 받으면 곧장 답하지 않고, 풀이 단계를 먼저 길게 써 본 뒤 답하도록 훈련된 언어 모델이에요. 수학, 과학, 코딩처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 문제에 특히 강해요.
2024년 9월 OpenAI의 o1이 이 방식을 널리 알렸어요. 미국 고교 수학 대회 문제에서 바로 답하던 모델은 약 12%, o1은 약 74%를 맞혔다고 발표됐어요. 2025년 1월 DeepSeek-R1은 강화학습으로 이런 능력을 끌어내는 방법을 공개했어요. 대신 생각이 긴 만큼 답이 늦고 토큰도 많이 써요.
여기서 '추론'은 따져 보며 생각한다는 뜻이에요. 학습을 마친 모델을 실제로 돌리는 일도 '추론(실행)', 영어로 inference라고 부르는데, 이것과는 다른 말이에요.
비유로 보면
수학 시험에서 답만 바로 쓰는 친구와, 연습장에 풀이를 차근차근 쓰고 나서 답을 적는 친구가 있어요. 추론 모델은 연습장 쓰는 습관이 몸에 밴 친구예요. 어려운 문제는 더 잘 풀지만 시간이 더 걸려요.
예를 들면
어려운 수학 문제를 주면 한동안 '생각 중' 표시가 뜬 뒤에야 답이 나와요.
이 낱말과 이어진 기록
출처로 확인한 AI 역사 속 장면이에요.
DeepSeek
DeepSeek-R1
추론 능력이 폐쇄형 랩의 비밀 레시피가 아님을 증명, 자기검증·재검토·전략 전환이 창발. RLVR과 소형 모델로의 능력 이전 레시피도 같은 보고서에서 공개됐다