인공지능 분야에서 데이터 라벨링은 오랫동안 고질적인 문제로 여겨져 왔습니다. 방대한 양의 데이터를 수집하고 분류하는 과정은 시간과 비용이 많이 들뿐만 아니라, 때로는 데이터 자체의 부족으로 인해 모델 개발에 제약이 따르기도 했습니다. 하지만 이제 Deepseek R1 Zero가 이러한 한계를 뛰어넘는 혁신적인 접근 방식을 선보이고 있습니다.순수 강화 학습: 데이터 라벨링의 새로운 대안Deepseek R1 Zero는 기존의 지도 학습 방식을 완전히 배제하고, 순수하게 강화 학습만을 통해 모델의 추론 능력을 향상시키는 독특한 접근 방식을 채택했습니다. 이는 다음과 같은 혁신적인 변화를 가져옵니다:데이터 의존성 감소: 라벨링된 대규모 데이터셋 없이도 모델을 훈련할 수 있어, 데이터 부족 문제를 해결할 수 있습..
