뤄푸리

기타 = 공식 표기 = Luo Fuli **뤄푸리**(중국어 간체: 罗福莉, 영어: Fuli Luo, 1995년 ~ )는 중국의 자연어 처리 연구자이다.access-date=2025-11-01 베이징사범대학에서 컴퓨터과학을 전공하고 베이징대학교에서 계산언어학 석사 학위를 받았다. 알리바바 다모 아카데미에서 다언어 사전훈련 모델 **VECO**를 공동 제안하며 ACL 2021에 발표했고, 2022년 이후 DeepSeek 연구팀에서 Mixture‑of‑Experts 구조의 대형언어모델 DeepSeek‑V2 개발에 참여하였다. 2025년에는 샤오미 창업자 레이쥔이 연간 1,000만 위안 보상 패키지를 제시한 사실이 공개되었으나, 수락 여부는 확인되지 않았다.access-date=2025-11-01access-date=2025-11-01
# 생애와 교육
뤄푸리는 중국 쓰촨성 이빈시에서 태어났다. 지역 도서관에서 공부하던 어린 시절을 거쳐 베이징사범대학 컴퓨터과학 전공으로 진학했고, 이후 베이징대학교 계산언어학 석사 과정에 입학했다. 석사 과정에서 자연어 처리 분야 최상위 학회에 다수의 논문을 게재하며 학술 활동을 이어갔다.access-date=2025-11-01access-date=2025-11-01
# 경력
* 2018년: 단어 의미 중의성 해소(WSD) 연구를 ACL·EMNLP에 발표하며 연구 활동을 시작.access-date=2025-11-01 * 2019년: 문장 스타일 전이·감성 전이 등 생성·전이 학습 연구를 IJCAI 및 ACL에 발표.doi=10.24963/ijcai.2019/711 * 2020년~2021년: 알리바바 다모 아카데미에서 다언어 사전훈련 모델 VECO를 공동으로 제안·구현(ACL 2021). * 2022년~: DeepSeek 연구팀 합류, Mixture‑of‑Experts 설계·효율화 연구에 참여(DeepSeek‑V2).access-date=2025-11-01
# 연구와 학문적 관점
뤄푸리는 다언어 사전훈련과 교차언어 정렬에 초점을 맞춘다. VECO는 트랜스포머 인코더 각 층에 교차어텐션을 삽입하고, **CA‑MLM**(Cross‑Attention Masked Language Modeling) 목적함수를 도입하여 언어 간 표현 정렬을 명시적으로 유도한다. 해당 접근은 NLU와 NLG에 모두 적용되도록 설계되어, 다운스트림 과제에서 플러그인/플러그아웃 방식으로 교차어텐션을 활용하도록 했다. DeepSeek‑V2에서는 대규모 MoE 아키텍처·메모리 효율 최적화·긴 문맥 지원 등 실용적 효율과 성능의 균형을 지향하는 연구가 보고되었다.
# 주요 활동과 대외 발언
뤄푸리는 소셜 미디어 메시지를 통해 스스로를 ‘천재’로 신화화하는 서사를 거부하고, “조용히, 어렵지만 옳은 일을 하겠다”는 입장을 밝혔다.access-date=2025-11-01 해당 메시지는 과도한 사생활 노출과 과장 홍보를 경계하는 맥락에서 주목되었다.access-date=2025-11-01
# 평가와 영향
DeepSeek 계열 모델은 낮은 비용과 효율을 내세워 중국 내외 생태계에 경쟁 압력을 가했다는 평가가 제기되었다.access-date=2025-11-01 DeepSeek‑V2의 공개는 오픈 생태와 연구·산업 현장의 비용 구조 논의에도 파급을 낳았다.
# 논문
* **뤄푸리**, 왕웨이, 류자하오, 류이자, 비 빈, 황쑹팡, 황페이, 쓰뤄. 〈VECO: 가변적·유연한 교차언어 사전훈련(영문: VECO: Variable and Flexible Cross‑lingual Pre‑training for Language Understanding and Generation)〉, *ACL 2021*, 59권, 2021. 10.18653/v1/2021.acl-long.308.
:이 논문은 서로 다른 언어의 문장을 함께 보게 만들어 두 언어 사이의 연결을 더 분명히 학습시키는 방법을 소개한다. 기존 모델은 같은 언어 안에서만 단어를 예측해 다른 언어와의 관계를 약하게 배웠는데, 이 논문은 교차어텐션을 써서 그 한계를 줄였다. 학습 때는 두 언어 문장 쌍을 함께 가리고 맞히게 하여 두 표현을 자연스럽게 맞춘다. 응용 단계에서는 과제에 따라 교차어텐션을 끼웠다 뺐다 하며 이해와 생성 과제 모두에 적용한다. 그 결과 다양한 교차언어 벤치마크에서 일관되게 더 높은 성능을 보였다. * **뤄푸리**, 리펑, 저우제, 양펑청, 창바오바오, 수이즈팡, 쑨쉬. 〈비지도 텍스트 스타일 전이를 위한 이중 강화학습 틀(영문: A Dual Reinforcement Learning Framework for Unsupervised Text Style Transfer)〉, *IJCAI 2019*, 2019. doi:10.24963/ijcai.2019/711.
:이 연구는 문장의 내용은 유지하면서 말투나 분위기 같은 ‘스타일’만 바꾸는 방법을 다룬다. 두 방향(원문→목표, 목표→원문) 변환 모델을 동시에 키워 서로의 실수를 보완하게 했다. 보상은 목표 스타일에 맞는지와 내용이 남았는지를 각각 점수로 주어 균형을 잡았다. 이렇게 하면 병렬 데이터가 없어도 스스로 배울 수 있다. 실험에서는 기존 방법보다 자연스럽고 정확한 전환을 보여 주었다. * **뤄푸리**, 류톈위, 샤차오린, 창바오바오, 수이즈팡. 〈사전 정의(글로스)를 활용한 단어 의미 판별(영문: Incorporating Glosses into Neural Word Sense Disambiguation)〉, *ACL 2018*, 56권, 2018. doi:10.18653/v1/P18-1230.
:한 단어가 문맥에 따라 뜻이 달라지는 문제를 풀기 위해 사전의 뜻풀이 문장을 함께 읽게 했다. 모델은 문맥과 뜻풀이를 기억망 구조로 함께 표현해 둘 사이의 관계를 파악한다. 사전 안의 관련 항목을 넓혀 정보량을 늘리고 성능을 끌어올렸다. 대규모 영어 평가셋에서 기존보다 높은 정확도를 달성했다. 이는 사전 지식을 신경망에 자연스럽게 섞는 방법을 보여 준 사례다. * **뤄푸리**, 류톈위, 허저쉐, 샤차오린, 수이즈팡, 창바오바오. 〈계층적 공동 주의로 문맥‑글로스 결합(영문: Leveraging Gloss Knowledge in Neural Word Sense Disambiguation by Hierarchical Co‑Attention)〉, *EMNLP 2018*, 2018. doi:10.18653/v1/D18-1170.
:이 논문은 문맥과 뜻풀이가 서로에게 힌트를 줄 수 있다는 점에 주목했다. 공동 주의(attention)로 두 정보를 함께 바라보게 하여 더 또렷한 표상을 만든다. 그래서 문맥의 핵심 단어와 뜻풀이의 핵심 문구를 서로 비춰 가며 고른다. 결과적으로 모호한 단어의 올바른 뜻을 더 잘 찾아낸다. 이후의 단어 의미 판별 연구들에서 널리 인용되었다.
# 연표
너비=100% {| class="wikitable sortable" |- | 2018 || 단어 의미 중의성 해소 연구를 ACL·EMNLP에 발표 || [https://aclanthology.org/D18-1170/ |- | 2019 || 비지도 텍스트 스타일 전이 연구를 IJCAI에 발표 || |- | 2021 || 다언어 사전훈련 모델 VECO를 ACL에 발표 || [https://aclanthology.org/2021.acl-long.308.pdf |- | 2022 || DeepSeek 연구팀 합류 || |- | 2024 || DeepSeek‑V2 기술 보고 공개(아키텍처·효율 최적화) || [https://arxiv.org/abs/2405.04434
|- | 2025 || 레이쥔의 연간 1,000만 위안 제안이 공개됨 || [https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3296626/how-tech-start-deepseek-emerged-unlikely-game-changer-us-china-ai-war |} 글 숨김 끝