양더젠

양더젠(영어: Dejian Yang, 중국어 간체자: 杨德健)은 딥시크(DeepSeek)의 연구원으로 대형 언어 모델의 강화학습 기반 추론, 수학·형식 추론(Lean 4), 코드 중심 추론 기법을 연구하는 중국의 인공지능 연구자이자 컴퓨터 과학자이다. 그는 강화학습으로 추론을 유도하는 DeepSeek‑R1 논문의 공저자이며, 해당 논문은 2025년 9월 《네이처》에 게재되었다. 또한 Lean 4 정리 증명 모델 DeepSeek‑Prover‑V1.5와 후속작 DeepSeek‑Prover‑V2의 공저자로서 형식 추론 성능을 크게 향상시키는 데 기여하였다. 다양한 추론 패턴을 ‘‘코드 입·출력 예측’’ 형식으로 응축하는 CodeI/O 방법의 공저자로서, 이 연구는 ICML 2025에서 발표되었다. 중국어 본명 표기는 ‘杨德健’이다.

 생애 
양더젠은 베이징 항공항천대학(Beihang University)에서 컴퓨터과학 학사와 석사를 마쳤다. 대학원 이후 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA)에서 2019년부터 2023년까지 연구원으로 재직한 뒤, 2023년부터 딥시크 코드·추론 팀 연구원으로 활동하고 있다.

 연구 및 학문적 관점 
양더젠의 연구는 (1) 대규모 강화학습을 통해 언어 모델의 ‘‘사고 시간’’과 단계적 추론을 유도하는 방법론, (2) 비공식 자연어 수학 풀이와 Lean 4 형식 증명을 연결해 ‘‘비공식–공식’’ 추론을 결합하는 파이프라인, (3) 실제 코드에서 보편적 추론 원리를 추출해 자연어로 재표현하는 코드 기반 데이터 변환(코드 I/O 예측)으로 요약된다. 그는 R1 연구에서 강화학습이 언어 모델의 자기반성·탐색 전략을 스스로 발현시키는 과정을 실험적으로 보였고, Prover 계열 연구에서 Lean 검증 신호를 보상으로 활용하는 강화학습 및 몬테카를로 트리 탐색을 통해 정리 증명 성능을 높였다.

 주요 업적 및 성과 
 DeepSeek‑R1 공저: 대규모 강화학습(RL)로 추론을 유도하여 수학·코딩·자연과학 과제에서 경쟁적 성능을 보였으며, 훈련 과정에서 ‘‘생각 시간’’ 증가와 전략적 자기수정 양상을 규명하였다(《Nature》, 2025년 9월 17일 게재).
 DeepSeek‑Prover‑V1.5 공저: Lean 4에서 보조정리 단계 피드백을 활용하는 강화학습과 MCTS(RMaxTS)를 결합하여 고등수준 미니F2F 63.5%, ProofNet 25.3% 등 성과를 보고하였다.
 DeepSeek‑Prover‑V2 공저: DeepSeek‑V3를 활용한 ‘‘하위목표 분해→증명 합성’’로 초기 데이터를 냉시동하여 RL을 수행, MiniF2F‑test 88.9% 달성 및 PutnamBench 658문항 중 49문항 해결을 보고하였다.
 CodeI/O 공저: 코드와 테스트 케이스를 이용해 입력·출력을 자연어 추론 사슬로 예측하게 함으로써 논리·과학·수학·상식 등 광범위한 과제에서 일관된 개선을 입증하였고, ICML 2025에서 발표되었다.

 경력 
 2012–2016: 베이징 항공항천대학 컴퓨터과학과 학부생
 2016–2019: 베이징 항공항천대학 컴퓨터과학과 석사과정
 2019–2023: 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA) 연구원(Researcher)
 2023–현재: 딥시크(DeepSeek) 연구원(Researcher, Code·Reasoning 팀)

 논문 
 궈다야; 양더젠; 장하오웨이; 송쥔샤오; 왕페이이; 주치하오; 등 (2025). 「DeepSeek‑R1: 강화학습을 통한 대형 언어 모델의 추론 유도 / DeepSeek‑R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning」. Nature 645(pp.633–638). doi:10.1038/s41586-025-09422-z.
이 논문은 언어 모델이 스스로 더 오랜 생각 과정을 거치도록 유도하면 복잡한 문제 해결력이 커진다는 점을 보인다. 연구진은 정답 검증이 가능한 문제를 대규모로 주고 강화학습으로 맞히는 행동을 보상했다. 그 결과 모델은 반성, 분기 탐색 같은 전략을 스스로 익혔다. 수학과 코딩 같은 검증 가능한 과제에서 특히 성능이 크게 올랐다. 이 접근은 사람의 세밀한 데이터 라벨보다 환경과 보상이 더 중요하다는 점을 강조한다.
 신화젠; 렌즈즈; 송쥔샤오; 샤오즈훙; 자오완자; 왕하오청; 류보; 장리웨; 루쉔; 두치우스; 가오원쥔; 장하오웨이; 양더젠; 구즈빈; 우즈에프; 뤄푸리; 루안충 (2024). 「DeepSeek‑Prover‑V1.5: 정리 증명 보조기 피드백을 활용한 강화학습과 몬테카를로 탐색 / DeepSeek‑Prover‑V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte‑Carlo Tree Search」. arXiv:2408.08152. doi:10.48550/arXiv.2408.08152.
이 연구는 Lean 4의 검증 결과를 보상으로 삼아 모델이 증명 단계를 스스로 수정·개선하도록 학습시킨다. 한 번에 전체 증명을 쓰는 대신 부분 증명과 재시도를 통해 경로를 넓힌다. 탐색은 MCTS 변형으로 더 다양한 증명 경로를 찾게 설계했다. 그 결과 여러 수학 벤치마크에서 이전 세대보다 높은 정답률을 기록했다. 형식 언어에 특화된 사전학습과 지도학습, 강화학습을 단계적으로 결합한 점이 특징이다.
 렌즈즈; 샤오즈훙; 송쥔샤오; 신화젠; 왕하오청; 자오완자; 장리웨; 푸저; 주치하오; 양더젠; 우즈에프; 구즈빈; 마스룽; 탕홍쉰; 류위쉬엔; 가오원쥔; 궈다야; 루안충 (2025). 「DeepSeek‑Prover‑V2: 하위목표 분해 강화학습을 통한 형식 수학 추론 고도화 / DeepSeek‑Prover‑V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition」. arXiv:2504.21801. doi:10.48550/arXiv.2504.21801.
이 논문은 복잡한 문제를 작은 하위목표로 나누고 각 하위목표의 증명을 합성해 전체 증명을 구성한다. 초기 데이터가 부족한 상황에선 상위 모델이 분해·해법을 제시해 냉시동을 만든다. 이렇게 만든 데이터와 보상을 이용해 RL을 수행하면 형식 추론 능력이 크게 향상된다. 미니F2F와 PutnamBench 같은 벤치마크에서 높은 성능을 확인했다. 비공식 자연어 추론과 형식 증명을 잇는 다리 역할을 한다.
 리쥰룽; 궈다야; 양더젠; 쉬룬신; 우위; 허쥔셴 (2025). 「CodeI/O: 코드 입·출력 예측으로 추론 패턴 응축 / CodeI/O: Condensing Reasoning Patterns via Code Input‑Output Prediction」. arXiv:2502.07316. doi:10.48550/arXiv.2502.07316.
이 논문은 실제 코드를 입력·출력 쌍으로 바꿔 모델이 자연어로 과정을 설명하며 정답을 예측하게 한다. 이렇게 하면 논리 전개, 상태공간 탐색, 의사결정 나무 같은 보편적 추론 요소를 학습한다. 정답 여부는 기존 정답 대조나 코드 재실행으로 검증된다. 검증 가능한 피드백이 있어 추론 사슬을 여러 번 고치며 더 나은 설명을 만든다. 다양한 영역에서 일관된 성능 향상을 보인다.

 대외 활동 
 ICML 2025 메인 컨퍼런스에서 CodeI/O 오럴(Oral) 발표

 연표 

 외부 링크 
 Hugging Face – DejianYang
 OpenReview – Dejian Yang
 GitHub – DejianYang

 각주 

분류:중국의 컴퓨터 과학자
분류:살아있는 사람
분류:베이징 항공항천대학 동문