곽달아

곽달아(중국어 간체자: 郭达雅, 영어: Daya Guo)는 중국의 컴퓨터 과학자이자 인공지능 연구자이다. 대규모 언어 모델(LLM)의 자연어 처리·코드 인텔리전스·수리·형식추론을 연구하며, 2023년부터 딥시크(DeepSeek)에서 연구원으로 활동한다. 그는 〈GraphCodeBERT〉와 〈CodeXGLUE〉를 비롯해 〈DeepSeek-Coder〉(2024), 〈DeepSeek‑V2/V3〉(2024), 〈DeepSeek‑R1〉(2025) 등에 공동 저자로 참여하였다. 2025년 9월에는 R1 연구가 《네이처》에 게재되었다.

 생애와 교육 
광둥성 주하이 제1중학교를 졸업한 뒤, 2014년 중산대학교에서 컴퓨터공학 학사 과정을 시작하여 2018년에 졸업했다. 2018년부터 2023년까지 중산대학교와 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA) 공동 박사과정에서 인젠(印鉴) 교수와 저우밍(周明)의 지도를 받아 연구를 수행했다. 박사과정 중 2020년 5월부터 2023년 5월까지 MSRA 자연어처리 그룹에서 연구 인턴으로 활동했다.

 경력 
 2018–2023: 중산대학교·마이크로소프트 리서치 아시아 공동 박사과정 연구원(학생 연구자).
 2020–2023: 마이크로소프트 리서치 아시아 연구 인턴(자연어처리 그룹).
 2023–현재: DeepSeek 연구원(코드 인텔리전스·추론).
 2024: 오픈소스 코드 LLM 시리즈 〈DeepSeek‑Coder〉 공동 기여.
 2024: 〈DeepSeek‑V2〉·〈DeepSeek‑V3〉 기술 보고 공동 저자.
 2025: 〈DeepSeek‑R1〉 강화학습 기반 추론 모델 연구 공동 저자(사전 공개 및 학술지 게재).

 연구 분야와 관점 
곽달아의 연구는 대규모 언어 모델의 추론 능력과 코드 이해·생성을 결합하는 데 초점을 둔다. 장기적으로는 인간–컴퓨터 상호작용을 혁신할 범용 인공지능(AGI)의 구현을 목표로 제시한다. 코드语法(구조)와 데이터 흐름 등 프로그램 의미 구조를 학습에 도입하는 방법론과, 추론 태스크에서 강화학습(RL)을 통한 성능 유도(예: GRPO 프레임워크) 및 검증 기반 보상 설계를 활용하는 접근을 연구에 적용하였다. 또한 수학·형식추론 데이터의 대규모 구축과 Lean 4 정리 증명 모델 개발에 참여하였다.

 주요 업적 
 GraphCodeBERT
 소스코드의 토큰열뿐 아니라 데이터 흐름(data flow) 같은 의미 구조를 사전학습에 도입하여 코드 표현 학습의 정확도를 높였다. 이 모델은 코드 검색·복제 탐지·코드 번역·정정 등 다양한 다운스트림 과제에서 기존 대비 성능을 개선하였다.

 CodeXGLUE
 코드 이해·생성의 표준 벤치마크를 구성하여 다양한 과제와 지표를 통일된 틀에서 평가할 수 있게 하였다.

 DeepSeek‑Coder
 1.3B–33B 규모의 코드 특화 LLM을 2조 토큰으로 학습하고, 16K 윈도와 빈칸 채우기(FIM) 목적을 도입해 프로젝트 수준 코드 완성·인필링을 지원하였다.

 DeepSeek‑V2/V3
 MLA(다중헤드 잠재 어텐션)와 MoE 아키텍처를 통해 훈련·추론 효율을 높이면서도 경쟁력 있는 성능을 달성하였다.

 DeepSeek‑R1
 대규모 강화학습만으로 장고(長考)형 사유를 유도하는 학습 파이프라인을 제시하였다(사전공개 후 동년 학술지 게재).

 대외 활동 
딥시크 연구 활동과 연구 성과, 장기 연구 목표(AGI) 등을 개인 홈페이지와 X(트위터) 계정을 통해 공개한다.

 평가와 영향 
국제 기술 매체와 중국·해외 언론은 딥시크의 이례적 연구진 구성과 비용 효율적 모델 개발을 조명했고, 곽달아는 핵심 인력 중 한 명으로 거론되었다. 〈DeepSeek‑R1〉은 공개 직후부터 학계·산업계에서 광범위한 관심을 모았고, 이후 학술지 논문으로도 정리되었다.

 논문 
 곽달아 외 (2020), 〈GraphCodeBERT: 데이터 흐름을 활용한 코드 표현 사전학습〉 GraphCodeBERT: Pre‑training Code Representations with Data Flow, arXiv. doi:10.48550/arXiv.2009.08366
 이 논문은 코드의 의미 구조인 데이터 흐름을 사전학습에 도입하여 모델이 변수 간 값의 이동을 이해하도록 설계하였다. 모델은 토큰열만 보는 기존 방법의 한계를 줄였다. 제안 모델은 코드 검색과 복제 탐지, 번역, 정정에서 성능을 보였다. 구조 인식 마스킹과 정렬 과제를 함께 학습시켜 성능을 끌어올렸다. 결과는 코드 과제 전반에서 상태‑최신치에 도달했음을 보였다.
 슈아이 루; 곽달아 외 (2021), 〈CodeXGLUE: 코드 이해·생성을 위한 기계학습 벤치마크〉 CodeXGLUE: A Machine Learning Benchmark Dataset for Code Understanding and Generation, arXiv. doi:10.48550/arXiv.2102.04664
 이 논문은 코드 관련 과제들을 한데 묶은 벤치마크 모음을 제시한다. 표준화된 데이터와 지표를 제공해 모델 간 비교를 쉽게 한다. 다양한 언어와 과제를 포괄하여 일반화 능력을 평가할 수 있게 했다. 벤치마크는 코드 생성, 요약, 검색 등 폭넓은 작업을 포함한다. 연구 커뮤니티의 공정하고 재현 가능한 평가에 기여한다.
 곽달아·주치하오·양더젠 외 (2024), 〈DeepSeek‑Coder: 프로그래밍과 LLM의 결합〉 DeepSeek‑Coder: When the Large Language Model Meets Programming — The Rise of Code Intelligence, arXiv. doi:10.48550/arXiv.2401.14196
 이 논문은 1.3B–33B 규모의 코드 특화 LLM을 제시한다. 프로젝트 단위 말뭉치와 긴 문맥 창, 빈칸 채우기 학습을 통해 코드 생성과 인필링을 지원한다. 광범위한 벤치마크에서 개방형 모델 중 우수한 성능을 보였다. 일부 폐쇄형 모델과 비교해도 경쟁력을 확인했다. 허용적 라이선스로 공개되어 연구와 상업적 사용을 허용한다.
 딥시크‑AI; 곽달아 외 (2024), 〈DeepSeek‑V2: 강력하고 경제적인 혼합전문가 LLM〉 DeepSeek‑V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture‑of‑Experts Language Model, arXiv. doi:10.48550/arXiv.2405.04434
 이 논문은 MLA와 DeepSeekMoE 등 새로운 구조를 통해 학습·추론 효율을 높였다. 총 매개변수 대비 활성 매개변수를 줄여 비용을 절감했다. 긴 문맥과 다양한 태스크에서 경쟁력 있는 성능을 보였다. 로드 밸런싱과 학습 안정성을 위한 설계를 포함한다. 결과는 고성능·저비용 모델의 가능성을 보여준다.
 딥시크‑AI; 곽달아 외 (2024), 〈DeepSeek‑V3 기술 보고〉 DeepSeek‑V3 Technical Report, arXiv. doi:10.48550/arXiv.2412.19437
 이 보고서는 671B 총 매개변수 MoE LLM의 설계를 제시한다. 활성 매개변수를 제한하여 추론 비용을 낮춘다. 보조 손실 없는 로드 밸런싱 전략을 도입한다. 멀티 토큰 예측으로 학습 효율을 높인다. 종합 평가에서 유수의 개방형 모델을 능가하고 일부 폐쇄형과 대등한 성능을 보였다.
 딥시크‑AI; 곽달아 외 (2025), 〈DeepSeek‑R1: 강화학습으로 유도한 LLM의 추론〉 DeepSeek‑R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning, Nature. doi:10.1038/s41586-025-09422-z
 이 논문은 감독학습 없이 대규모 강화학습만으로 장고형 추론이 스스로 발현되는 과정을 보여준다. 검증기와 규칙 기반 보상을 설계해 정확성과 형식 준수를 동시에 높였다. R1‑Zero에서 시작해 다단계 파이프라인으로 R1을 완성했다. 수학·코딩 등 검증 가능한 문제에서 인간 평균과 경쟁하는 성능을 달성했다. 공개 저장소를 통해 가중치·데이터·추론 스크립트를 제공한다.

 기타 연구 
Lean 4 정리 증명용 모델 〈DeepSeek‑Prover‑V2〉의 공저자로 참여하였다.

 연표 

 각주 

 외부 링크 
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