20250124 Face à o1 d'OpenAI, le chinois DeepSeek dégaine le LLM R1

[정민섭]

https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-openai-devoile-son-agent-operator-pour-la-navigation-web-95859.html

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Face à o1 d'OpenAI, le chinois DeepSeek dégaine le LLM R1

OpenAI의 o1에 맞서 중국의 DeepSeek, LLM R1 공개

dégainer [degε[e]ne] 1. 타동사 (칼을) 뽑다,(총을) 빼들다 (=défourailler)  2. 타동사 [구어] (물건을) 상자[갑]에서 꺼내다  3. 남성형 명사 [옛] 칼을 뽑기 (=dégainement)

Prasanth Aby Thomas, ComputerWorld (adapté par Dominique Filippone) ,

publié le 24 Janvier 2025

Avec sa licence MIT et ses coûts très bas, le dernier grand modèle de langage capable de raisonnement complexe R1 de DeepSeek est disponible en open source. Et il pourrait bien constituer une alternative attrayante et rentable pour les entreprises à o1 d'OpenAI.

MIT 라이선스와 매우 낮은 비용으로, 복잡한 추론이 가능한 DeepSeek의 최신 대형 언어 모델(LLM) R1이 오픈소스로 공개되었습니다. 이는 기업들에게 OpenAI의 o1에 대한 매력적이고 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다.

attrayant [atʀεjɑ̃] 형용사 사람의 마음을 끄는, 매력있는 (=agréable, attirant)

rentable [ʀɑ̃tabl] 1. 형용사 수익성이 있는, 채산이 맞는  2. 형용사 [비유·구어] 노력한[일한] 보람이 있는

MIT 라이선스 vs 다른 라이선스

라이선스	사용 자유도	수정 및 배포 조건	특허 보호	주요 사용 사례
MIT	매우 높음	자유롭게 가능	없음	오픈소스 프로젝트
GPL	높음	GPL로 공개해야 함	없음	Linux, GNU 프로젝트
Apache	높음	자유롭게 가능	있음	Android, Apache 서버
BSD	매우 높음	자유롭게 가능	없음	FreeBSD
Proprietary	낮음	제한적	있음	Microsoft Windows

MIT 라이선스란?

MIT 라이선스는 소프트웨어 개발에서 널리 사용되는 오픈소스 라이선스 중 하나입니다.

특징: 자유로운 사용: 상업적, 비상업적 목적으로 자유롭게 사용 가능.

수정 및 배포: 코드를 수정하거나 재배포할 수 있음.

저작권 표시: 원작자의 저작권 표시만 명시하면 됨.

책임 제한: 라이선스 제공자는 코드 사용으로 인한 문제에 대해 책임지지 않음.

MIT 라이선스가 쓰이는 곳

오픈소스 프로젝트: GitHub 등에서 많은 오픈소스 프로젝트가 MIT 라이선스를 채택하고 있습니다.

소프트웨어 개발: 기업이나 개인이 개발한 소프트웨어를 자유롭게 공유하고 싶을 때 사용.

학술 연구: 연구 결과물을 공개하고 싶을 때 MIT 라이선스를 적용하기도 합니다.

MIT 라이선스에 대비되는 다른 라이선스

MIT 라이선스는 비교적 간단하고 자유로운 라이선스이지만, 다른 오픈소스 라이선스들은 각각 다른 조건과 제약을 가지고 있습니다. 주요 대비되는 라이선스들은 다음과 같습니다:

GPL (General Public License):

특징: GPL로 배포된 소프트웨어를 수정하거나 배포할 경우, 반드시 동일한 GPL 라이선스로 공개해야 함.

목적: 소프트웨어의 자유를 보장하고, 상업적 독점을 방지.

예시: Linux 커널.

Apache License:

특징: MIT와 유사하지만, 특허 관련 조항이 포함되어 있음.

목적: 특허 소송으로부터 사용자를 보호.

예시: Apache HTTP Server, Android.

BSD License:

특징: MIT와 매우 유사하지만, 라이선스 텍스트에 특정 조건을 추가할 수 있음.

목적: 최소한의 제약으로 자유로운 사용을 허용.

예시: FreeBSD 운영체제.

Creative Commons (CC):

특징: 소프트웨어보다는 창작물(사진, 음악, 문서 등)에 주로 사용.

목적: 창작물의 공유와 재사용을 촉진.

예시: Wikipedia.

Proprietary License:

특징: 소프트웨어의 소스 코드를 공개하지 않고, 사용 권한을 제한.

목적: 상업적 이익을 극대화.

예시: Microsoft Windows, Adobe Photoshop.

MIT 라이선스는 간단하고 자유로운 조건으로 인해 오픈소스 프로젝트에서 널리 사용됩니다.

GPL, Apache, BSD 등은 각각 다른 목적과 조건을 가지고 있으며, 프로젝트의 성격에 따라 적합한 라이선스를 선택합니다.

Proprietary License는 상업적 소프트웨어에서 주로 사용되며, 소스 코드 공개를 원하지 않는 경우 선택됩니다.

Positionné - comme bien d'autres en ce moment - sur le bouillonnant marché de la GenAI, le chinois DeepSeek va de l'avant. La start-up a donc dévoilé une version open source de son grand modèle de langage (LLM) capable de raisonnement complexe, R1, comprenant 671 milliards de paramètres et revendiquant des performances supérieures à o1 d'OpenAI sur des critères clés. « DeepSeek-R1 atteint un score de 79,8 % Pass@1 sur AIME 2024, dépassant légèrement OpenAI-o1-1217 », a déclaré l'entreprise dans un document technique. « Sur MATH-500, il atteint un score impressionnant de 97,3 %, avec des performances équivalentes à celles d'OpenAI-o1-1217 et nettement supérieures à celles des autres LLM. Pour les tâches liées au codage, DeepSeek-R1 a obtenu une note Elo de 2 029 sur Codeforces et a surpassé 96,3 % des participants humains lors d'une compétition, a ajouté l'entreprise.

현재 많은 기업들이 주목하고 있는 생성형 AI(GenAI) 시장에서 중국의 DeepSeek은 앞으로 나아가고 있습니다. 이 스타트업은 6,710억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 주요 평가 기준에서 OpenAI의 o1을 능가하는 성능을 자랑하는 복잡한 추론이 가능한 대형 언어 모델(LLM) R1의 오픈소스 버전을 공개했습니다. DeepSeek은 기술 문서에서 "DeepSeek-R1은 AIME 2024에서 79.8%의 Pass@1 점수를 달성하여 OpenAI-o1-1217를 약간 앞섰다"고 밝혔습니다. "MATH-500에서는 97.3%의 인상적인 점수를 기록하며, OpenAI-o1-1217와 동등한 성능을 보였고 다른 LLM들을 크게 앞섰습니다. 코딩 관련 작업에서 DeepSeek-R1은 Codeforces에서 2,029 Elo 점수를 얻었으며, 한 대회에서 인간 참가자의 96.3%를 능가했다"고 덧붙였습니다.

bouillonnant [bujɔnɑ̃] 1. 형용사 거품이 이는, 끓는  2. 형용사 [비유] 흥분된, 격렬한

bouillonner [bujɔne] 1. 자동사 거품을 내며 부글거리다,끓다.  2. 자동사 [비유] 흥분하다, 격해지다  3. 타동사 (천에) 불룩한 주름을 넣다

comprendre [kɔ̃pʀɑ̃ːdʀ] 1. 타동사 이해하다, 알다,깨닫다,납득하다 (=saisir, entendre)  2. 타동사 (주어는 사물) 포함하다 (=comporter)  3. 대명동사 이해되다  4. 대명동사 서로 이해하다

revendiquer [ʀəvɑ̃dike] 1. 타동사 (당연한 권리로서) 요구하다, 청구하다, 주장하다 (=demander, requérir)  2. 타동사 강력하게 요구하다 (=exiger)  3. 타동사 (책임을) 전적으로 지다

ar(r)obase [aʀɔbaz] 여성형 명사 기호 활자(@), 골뱅이표

Pass@1: 모델이 첫 번째 시도에서 정답을 맞출 확률을 측정하는 지표.

AIME 2024: 고등학생을 대상으로 한 고난이도 수학 경시대회로, AI 모델의 수학적 추론 능력을 평가하는 데 사용됨.

Pass@1 sur AIME 2024: AI 모델이 AIME 2024 문제를 첫 번째 시도에서 얼마나 정확하게 해결하는지를 나타내는 지표.

codage [kɔdaːʒ] 1. 남성형 명사 (통신문·전언 따위의) 코드화, 기호[약호]화  2. 남성형 명사 [정보] 부호화 (=encodage)  3. 남성형 명사 [군사] 암호화 (=chiffrement)

« Pour les tâches liées à l'ingénierie, DeepSeek-R1 est légèrement plus performant que DeepSeek-V3 [un autre modèle de l'entreprise], ce qui pourrait aider les développeurs dans des tâches réelles », a déclaré la société chinoise. R1 est disponible sur la plateforme de développement IA Hugging Face sous licence MIT, permettant une utilisation commerciale sans restriction. L'entreprise propose également des versions de son modèle, allant de 1,5 milliard à 70 milliards de paramètres, la plus petite pouvant fonctionner sur un ordinateur portable. La version complète de R1, qui nécessite un matériel plus puissant, est disponible via une API à des coûts jusqu'à 95 % inférieurs à ceux d'o1. En tant que modèle de raisonnement, R1 vérifie lui-même ses résultats, ce qui permet de réduire les erreurs courantes dans les autres modèles. Bien que plus lents, les modèles de raisonnement offrent une fiabilité accrue dans des domaines tels que la physique, les sciences et les mathématiques.

"엔지니어링 관련 작업에서 DeepSeek-R1은 DeepSeek-V3[회사의 또 다른 모델]보다 약간 더 뛰어난 성능을 보여, 개발자들이 실제 작업에서 도움을 받을 수 있을 것"이라고 중국 회사는 설명했습니다. R1은 MIT 라이선스 하에 AI 개발 플랫폼 Hugging Face에서 이용 가능하며, 상업적 사용에 제한이 없습니다. 회사는 또한 15억 개에서 700억 개의 매개변수를 가진 모델 버전도 제공하고 있으며, 가장 작은 버전은 노트북에서도 실행할 수 있습니다. 더 강력한 하드웨어가 필요한 R1의 전체 버전은 API를 통해 이용 가능하며, 비용은 o1 대비 최대 95%까지 낮출 수 있습니다. 추론 모델로서 R1은 자체적으로 결과를 검증하여 다른 모델들에서 흔히 발생하는 오류를 줄일 수 있습니다. 추론 모델은 더 느릴 수 있지만, 물리학, 과학, 수학과 같은 분야에서 더 높은 신뢰성을 제공합니다.

accru [akʀy] 형용사 증가한, 증대한

accroître [akʀwa[ɑː]tʀ] 1. 타동사 성장시키다,증가[증대]시키다,확대[확장]시키다,(통화 따위를) 팽창하게 하다  2. 간접타동사 [accroître à qn] [법률] 에게 귀속되다, 의 차지가 되다 (=échoir)

Hugging Face는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 가장 유명한 오픈소스 플랫폼 중 하나입니다. 이 플랫폼은 AI 모델, 데이터셋, 라이브러리, 그리고 도구들을 제공하여 개발자와 연구자들이 쉽게 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있도록 돕습니다. Hugging Face는 특히 트랜스포머(Transformer) 기반 모델로 유명하며, 전 세계의 AI 커뮤니티에서 널리 사용되고 있습니다.

1. 다른 유명한 오픈소스 플랫폼

1) TensorFlow (텐서플로) - 개발: Google

특징: 머신러닝 및 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키기 위한 오픈소스 라이브러리./ NLP, 컴퓨터 비전, 강화 학습 등 다양한 분야에서 사용./ TensorFlow Extended(TFX)를 통해 프로덕션 환경에서의 배포도 지원.

사용 사례: Google Translate, Google Photos 등./ 링크: tensorflow.org

2) PyTorch (파이토치) - 개발: Facebook (현 Meta)

특징: 연구 및 개발에 널리 사용되는 오픈소스 딥러닝 프레임워크./ 동적 계산 그래프를 지원하여 유연성이 높음./ Hugging Face의 Transformers 라이브러리도 PyTorch를 기반으로 함.

사용 사례: Facebook의 AI 연구, OpenAI의 GPT 모델 등./ 링크: pytorch.org

3) Apache MXNet - 개발: Apache Software Foundation

특징: 확장성과 효율성이 뛰어난 오픈소스 딥러닝 프레임워크./ AWS에서 주로 사용되며, 클라우드 환경에서의 배포에 최적화.

사용 사례: AWS SageMaker, Amazon Alexa 등./ 링크: mxnet.apache.org

4) spaCy - 개발: Explosion AI

특징: 산업용 NLP를 위한 오픈소스 라이브러리./ 빠르고 효율적인 텍스트 처리 기능 제공./ Named Entity Recognition(NER), 의존성 파싱 등 다양한 NLP 작업 지원.

사용 사례: 텍스트 분석, 정보 추출 등./ 링크: spacy.io

5) AllenNLP - 개발: Allen Institute for AI

특징: 연구 중심의 NLP 오픈소스 라이브러리./ PyTorch 기반으로 구축되었으며, 복잡한 NLP 모델을 쉽게 실험할 수 있음.

사용 사례: 질문 응답, 텍스트 생성 등./

링크: allennlp.org

2. 오픈소스 진영과 반대편의 상업적 플랫폼

오픈소스 플랫폼과 달리, 상업적 플랫폼은 주로 기업에서 개발하고 유지하며, 사용자에게 유료 서비스나 제한된 무료 서비스를 제공합니다. 아래는 대표적인 상업적 AI 플랫폼입니다.

1) OpenAI - 제품: GPT-4, ChatGPT, DALL-E, Codex 등.

특징: 고성능 AI 모델을 제공하지만, API 사용에 대해 유료 요금제를 적용./ 오픈소스와 달리, 모델의 내부 구조와 학습 데이터가 공개되지 않음.

사용 사례: 챗봇, 텍스트 생성, 코드 작성 등./ 링크: openai.com

2) Google Cloud AI - 제품: AutoML, Vision AI, Natural Language API 등.

특징: Google의 클라우드 기반 AI 서비스./ 사용자가 직접 모델을 학습시키거나 사전 학습된 모델을 사용할 수 있음./ 유료 서비스이며, Google Cloud 플랫폼과 통합되어 있음.

사용 사례: 이미지 분석, 텍스트 분석, 번역 등./ 링크: cloud.google.com/ai

3) Microsoft Azure AI - 제품: Cognitive Services, Azure Machine Learning 등.

특징: Microsoft의 클라우드 기반 AI 서비스./ 다양한 사전 학습된 모델과 사용자 정의 모델 학습 기능 제공./ 유료 서비스이며, Azure 플랫폼과 통합되어 있음.

사용 사례: 음성 인식, 컴퓨터 비전, 텍스트 분석 등./ 링크: azure.microsoft.com/ai

4) Amazon Web Services (AWS) AI - 제품: SageMaker, Rekognition, Polly 등.

특징: Amazon의 클라우드 기반 AI 서비스./ 머신러닝 모델 개발, 배포, 관리에 최적화된 도구 제공./ 유료 서비스이며, AWS 플랫폼과 통합되어 있음.

사용 사례: 이미지 분석, 텍스트 음성 변환, 챗봇 등./ 링크: aws.amazon.com/ai

5) IBM Watson - 제품: Watson Assistant, Watson Discovery, Watson Natural Language Understanding 등.

특징: IBM의 AI 플랫폼으로, 기업용 AI 솔루션 제공./ 자연어 처리, 데이터 분석, 자동화 등 다양한 기능 지원./ 유료 서비스이며, 기업용으로 최적화되어 있음.

사용 사례: 고객 지원, 데이터 분석, 문서 처리 등./ 링크: ibm.com/watson

3. 오픈소스 vs 상업적 플랫폼 비교

구분        오픈소스 플랫폼                                  상업적 플랫폼

비용        무료                                                유료 (종량제 또는 구독제)

유연성     높음 (코드 수정 및 커스터마이징 가능)     제한적 (플랫폼 제공 기능에 의존)

지원        커뮤니티 기반                                    공식 기술 지원 제공

사용 목적 연구, 실험, 개인 프로젝트                      기업용, 상업적 프로젝트

예시        Hugging Face, TensorFlow, PyTorch          OpenAI, Google Cloud AI, Azure AI

결론

오픈소스 플랫폼: Hugging Face, TensorFlow, PyTorch 등은 연구와 실험에 적합하며, 커뮤니티 지원과 유연성이 강점입니다.

상업적 플랫폼: OpenAI, Google Cloud AI, Azure AI 등은 기업용 솔루션에 적합하며, 안정적인 기술 지원과 프로덕션 환경에서의 사용에 최적화되어 있습니다.

어떤 플랫폼을 선택할지는 프로젝트의 목적, 예산, 기술 요구 사항에 따라 달라집니다.

Un retard chinois à combler face aux Etats-Unis           미국에 비해 뒤처진 중국의 도전

La course à la construction de modèles de langage s'est intensifiée, notamment en raison de l'évolution des réalités géopolitiques. « Si OpenAI et d'autres entreprises basées aux États-Unis ont incontestablement l'avantage du premier arrivé, la Chine a beaucoup investi dans l'IA pour renforcer ses capacités et devenir un bon second arrivé », a déclaré Sharath Srinivasamurthy, vice-président associé d'IDC. Dans les applications d'entreprise réelles, les performances de DeepSeek-R1 sur les mesures clés se traduisent par des capacités améliorées en matière de raisonnement mathématique, de résolution de problèmes et de tâches de codage.

언어 모델 구축 경쟁은 특히 지리정치적 현실의 변화로 인해 더욱 치열해졌습니다. "OpenAI와 다른 미국 기반 기업들이 선두 주자로서의 이점을 누리고 있는 것은 분명하지만, 중국은 AI에 많은 투자를 통해 역량을 강화하고 후발 주자로서의 입지를 다지고 있다"고 IDC의 부사장 Sharath Srinivasamurthy는 말했습니다. 실제 기업 애플리케이션에서 DeepSeek-R1의 주요 평가 기준에서의 성능은 수학적 추론, 문제 해결, 코딩 작업에서 향상된 능력으로 이어집니다.

combler [kɔ̃ble] 1. 타동사 (구멍 따위를) 채우다, 메우다, (부족·손해 따위를) 메우다  2. 타동사 (욕구를) 충족시키다, 채우다 (=exaucer)  3. 대명동사 메워지다, 가득 차다

« Bien que cela suggère que DeepSeek-R1 pourrait potentiellement surpasser o1 d'OpenAI dans des scénarios pratiques nécessitant ces compétences spécifiques, le résultat final dépend encore de divers facteurs au sein de l'écosystème d'IA plus large, tels que la préparation à l'IA des données, le support des RAG et des agents, les intégrations des chaînes d'outils ModelOps et DevOps, le soutien de l'infrastructure cloud et des données, et la gouvernance de l'IA », a déclaré Charlie Dai, vice-président et analyste principal chez Forrester. En outre, si les performances supérieures annoncées par R1 sont attrayantes, son efficacité réelle reste incertaine en raison d'un manque de clarté concernant les données sur lesquelles il a été formé. « Les modèles ne valent que ce que valent les données sur lesquelles ils ont été formés », a déclaré M. Srinivasamurthy. « Avec les politiques restrictives de la Chine en matière de consommation et de publication de données, il est possible que les données soient biaisées ou incomplètes. M. Srinivasamurthy a également noté que le véritable potentiel des LLM réside dans le traitement de modalités multiples telles que le texte et les images. Bien que de nombreux modèles y soient parvenus, R1 a cependant encore une marge de progression pour devenir une solution complète.

"이는 DeepSeek-R1이 이러한 특정 기술이 필요한 실제 시나리오에서 OpenAI의 o1을 능가할 가능성이 있음을 시사하지만, 최종 결과는 여전히 더 넓은 AI 생태계 내의 다양한 요소에 달려 있습니다. 이에는 데이터의 AI 준비 상태, RAG 및 에이전트 지원, ModelOps 및 DevOps 도구 체인의 통합, 클라우드 및 데이터 인프라 지원, AI 거버넌스 등이 포함됩니다"라고 Forrester의 부사장이자 수석 분석가인 Charlie Dai는 말했습니다. 또한, R1이 발표한 우수한 성능이 매력적이지만, 실제 효율성은 훈련 데이터에 대한 명확성이 부족하기 때문에 불확실합니다. "모델은 훈련된 데이터의 가치만큼만 가치가 있다"고 Srinivasamurthy는 말했습니다. "중국의 데이터 소비 및 공개에 대한 제한적인 정책으로 인해 데이터가 편향되거나 불완전할 가능성이 있습니다." Srinivasamurthy는 또한 LLM의 진정한 잠재력은 텍스트와 이미지와 같은 다중 모달리티 처리에 있다고 지적했습니다. 많은 모델들이 이를 달성했지만, R1은 아직 완전한 솔루션이 되기 위해 발전할 여지가 있습니다.

요소설명

Préparation à l'IA des données	AI 모델 학습을 위한 데이터의 품질 및 준비 상태.
Support des RAG et des agents	정보 검색 및 생성 모델(RAG)과 자율 에이전트의 지원.
Intégrations ModelOps et DevOps	AI 모델 운영(ModelOps)과 소프트웨어 개발 운영(DevOps)의 통합.
Soutien de l'infrastructure cloud et des données	클라우드 및 데이터 인프라 지원.
Gouvernance de l'IA	AI 시스템의 윤리적, 법적, 기술적 관리.

RAG (Retrieval‎-Augmented Generation): 외부 데이터 소스에서 정보를 검색하여 이를 기반으로 텍스트를 생성/ 예) 질문 응답 시스템에서 문서를 검색하여 정확한 답변을 생성.

Agents (에이전트): 예) 챗봇, 자동화된 고객 지원 시스템.

ModelOps: 모델의 배포, 모니터링, 업데이트 등을 관리/ 예) 모델 성능 추적, 자동 재학습.

DevOps: 예) Jenkins, GitLab CI/CD.

Un potentiel d'utilisation par les entreprises      기업에서의 활용 가능성

La licence MIT de DeepSeek-R1, qui propose une utilisation commerciale et une personnalisation sans restriction, ainsi que ses coûts réduits, en font une option attrayante et rentable pour l'adoption par les entreprises. Cependant, elles devront peut-être prendre en compte les coûts supplémentaires associés à la licence MIT, tels que la personnalisation, le fine tuning et l'adaptation du modèle pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise pour obtenir un meilleur retour sur investissement, selon Mansi Gupta, analyste principal chez Everest Group.

DeepSeek-R1의 MIT 라이선스는 상업적 사용과 무제한 맞춤화를 허용하며, 낮은 비용으로 인해 기업들이 채택하기에 매력적이고 비용 효율적인 옵션입니다. 그러나 Everest Group의 수석 분석가 Mansi Gupta에 따르면, 기업들은 더 나은 투자 수익을 얻기 위해 모델을 맞춤화하고 미세 조정하며 특정 비즈니스 요구에 맞게 조정하는 것과 관련된 추가 비용을 고려해야 할 수도 있습니다.

en font ~ : font de cette licence une option attrayante et rentable pour l'adoption par les entreprises

Les sociétés situées en dehors de la Chine peuvent également être réticentes à utiliser leurs données pour former le modèle ou l'intégrer dans leurs opérations en raison des défis réglementaires qui affectent l'adoption de l'IA. « Les entreprises doivent évaluer soigneusement les risques géopolitiques liés à l'utilisation de l'IA, en particulier pour leurs opérations mondiales », a déclaré M. Gupta. « Il s'agit notamment de naviguer dans les réglementations chinoises et de mener des évaluations de conformité et des analyses de risques approfondies. En fin de compte, l'adoption de R1 dépendra de la capacité des entreprises à optimiser le compromis entre son retour sur investissement potentiel et ces défis géopolitiques et réglementaires. »

중국 외부의 기업들은 규제적 도전으로 인해 모델을 훈련시키거나 운영에 통합하기 위해 자신들의 데이터를 사용하는 것을 꺼릴 수 있습니다. "기업들은 특히 글로벌 운영을 위해 AI 사용과 관련된 지리정치적 위험을 신중하게 평가해야 합니다"라고 Gupta는 말했습니다. "이는 중국의 규제를 탐색하고, 철저한 규정 준수 평가 및 위험 분석을 수행하는 것을 포함합니다." 궁극적으로 R1의 채택은 기업들이 잠재적인 투자 수익과 이러한 지리정치적 및 규제적 도전 사이의 균형을 최적화할 수 있는 능력에 달려 있을 것입니다.

réticent [ʀetisɑ̃] 1. 형용사 망설이는, 주저하는 (=hésitant)  2. 형용사 [옛] 할말을 일부러 안하는,속마음을 털어놓지 않는, 과묵한 (=discret)

approfondi [apʀɔfɔ̃di] 형용사 깊어진,철저한, 심오한 (=poussé), (↔superficiel)

compromis [kɔ̃pʀɔmi] 1. 명사 타협(안), 화해(accord)  2. 명사 법률 중재(계약)  3. 명사 문어 중간 상태

compromettre [kɔ̃pʀɔmεtʀ] 1. 타동사 (의) 평판을 위태롭게 하다[해치다],(좋지 않은 일에) 연루시키다[끌어넣다] (=impliquer)  2. 타동사 (평판·건강 따위를) 위태롭게 하다 (=risquer)  3. 자동사 [법] 중재에 의해 타협하다, 중재 계약을 맺다  4. 자동사 [옛] (에) 따르다, 맡기다

Article rédigé par

Prasanth Aby Thomas, ComputerWorld (adapté par Dominique Filippone)

1. 고등학교 수준의 단어

명사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

face à     ~에 직면하여        Face à la concurrence, nous devons innover. (경쟁에 직면하여, 우리는 혁신해야 한다.)

coûts      비용        Les coûts de production ont augmenté. (생산 비용이 증가했다.)

entreprise              기업       Cette entreprise est leader sur le marché. (이 기업은 시장에서 선두주자이다.)

performances         성능       Les performances du nouveau modèle sont impressionnantes. (새 모델의 성능은 인상적이다.)

données  데이터     Les données sont essentielles pour l'analyse. (데이터는 분석에 필수적이다.)

utilisation 사용        L'utilisation de cette technologie est simple. (이 기술의 사용은 간단하다.)

형용사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

bas         낮은        Les prix sont bas cette saison. (이번 시즌에는 가격이 낮다.)

supérieur 우수한     Ce modèle offre une qualité supérieure. (이 모델은 우수한 품질을 제공한다.)

complet  완전한     Ce rapport est complet et détaillé. (이 보고서는 완전하고 상세하다.)

부사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

légèrement            약간       Il est légèrement plus grand que moi. (그는 나보다 약간 더 크다.)

nettement             명확히    Ce modèle est nettement meilleur. (이 모델은 명확히 더 좋다.)

potentiellement      잠재적으로            Cette solution est potentiellement révolutionnaire. (이 솔루션은 잠재적으로 혁신적이다.)

동사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

dévoiler   공개하다  La société a dévoilé son nouveau produit. (회사는 새 제품을 공개했다.)

surpasser 능가하다  Il a surpassé toutes les attentes. (그는 모든 기대를 능가했다.)

investir    투자하다  Nous devons investir dans de nouvelles technologies. (우리는 새로운 기술에 투자해야 한다.)

2. 대학교 수준의 단어

명사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

raisonnement         추론       Le raisonnement logique est essentiel en mathématiques. (논리적 추론은 수학에서 필수적이다.)

paramètres            매개변수 Les paramètres du modèle doivent être ajustés. (모델의 매개변수를 조정해야 한다.)

écosystème           생태계    L'écosystème technologique évolue rapidement. (기술 생태계는 빠르게 진화한다.)

intégrations           통합       Les intégrations entre les systèmes sont complexes. (시스템 간 통합은 복잡하다.)

infrastructure         인프라    L'infrastructure cloud est cruciale pour les entreprises. (클라우드 인프라는 기업에 중요하다.)

gouvernance          거버넌스 La gouvernance des données est un enjeu majeur. (데이터 거버넌스는 주요 문제이다.)

형용사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

complexe 복잡한     Ce problème est complexe à résoudre. (이 문제는 해결하기 복잡하다.)

équivalent             동등한    Les deux modèles ont des performances équivalentes. (두 모델은 동등한 성능을 가진다.)

restrictif   제한적인  La politique est trop restrictive. (정책이 너무 제한적이다.)

부사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

notamment           특히       Ce modèle est utile, notamment pour les développeurs. (이 모델은 특히 개발자들에게 유용하다.)

incontestablement  부인할 수 없이      OpenAI est incontestablement un leader. (OpenAI는 부인할 수 없이 선두주자이다.)

profondément        깊이       Cette technologie influence profondément notre vie. (이 기술은 우리 삶에 깊이 영향을 미친다.)

동사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

intensifier 강화하다  La concurrence s'est intensifiée. (경쟁이 강화되었다.)

renforcer 강화하다  Nous devons renforcer notre sécurité. (우리는 보안을 강화해야 한다.)

optimiser 최적화하다            Il faut optimiser les processus. (프로세스를 최적화해야 한다.)

3. 전문적인 수준의 단어

명사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

modalités 양식, 방식             Les modalités de traitement des données varient selon les pays. (데이터 처리 방식은 국가마다 다르다.)

fine tuning            미세 조정             Le fine tuning du modèle améliore ses performances. (모델의 미세 조정은 성능을 향상시킨다.)

réglementations     규제       Les réglementations en matière de protection des données sont strictes. (데이터 보호 관련 규제는 엄격하다.)

compliance           규정 준수             La compliance est essentielle pour éviter les sanctions. (규정 준수는 제재를 피하기 위해 필수적이다.)

géopolitiques         지리정치적            Les risques géopolitiques influencent les décisions des entreprises. (지리정치적 위험은 기업의 결정에 영향을 미친다.)

ModelOps             모델 운영             Le ModelOps permet de gérer efficacement les modèles d'IA. (ModelOps는 AI 모델을 효율적으로 관리할 수 있게 한다.)

형용사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

multimodal           다중 양식의          Ce modèle est multimodal et traite texte et images. (이 모델은 다중 양식이며 텍스트와 이미지를 처리한다.)

biaisé      편향된     Les données peuvent être biaisées. (데이터가 편향될 수 있다.)

rentable   수익성이 있는       Ce projet est très rentable. (이 프로젝트는 매우 수익성이 있다.)

부사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

efficacement          효율적으로            Ce système fonctionne efficacement. (이 시스템은 효율적으로 작동한다.)

rigoureusement      엄격히    Les règles doivent être appliquées rigoureusement. (규칙은 엄격히 적용되어야 한다.)

précisément           정확히    Il faut précisément définir les objectifs. (목표를 정확히 정의해야 한다.)

동사

프랑스어 단어       한국어 뜻             예문

vérifier    검증하다  Le modèle vérifie ses propres résultats. (모델은 자체 결과를 검증한다.)

intégrer   통합하다  Nous devons intégrer cette technologie. (우리는 이 기술을 통합해야 한다.)

évaluer    평가하다  Il faut évaluer les risques. (위험을 평가해야 한다.)