딥시크 하는법 | 딥시크 사용법 1분 요약 정리

딥시크가 공개된 이후로 AI 관련 기업들이 상당한 타격을 받고 있습니다. 적은 개발 비용으로 기존 AI와 동등하거나 그 이상의 성능을 내고 있기 때문인데요. 챗GPT나 퍼플렉시티 등을 써보셨던 분이라면 반드시 딥시크도 체험해보세요. 차이는 직접 느껴야만 합니다.

아래에서부터 딥시크 하는법에 대해 알려드리겠습니다.

딥시크란

딥시크(DeepSeek)는 고도화된 검색 및 데이터 분석 시스템을 기반으로 하는 기술입니다. 주로 자연어 처리(NLP)와 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여, 사용자가 입력한 쿼리에 대해 더 정확하고 의미 있는 정보를 제공하는 데 중점을 둡니다. 딥시크는 기존의 전통적인 검색엔진보다 더 발전된 기술을 사용하여, 문맥을 이해하고, 실시간 데이터를 분석하며, 맞춤형 추천 시스템을 제공할 수 있습니다.

딥시크 하는법

딥시크 하는법은 크게 두가지로 나뉩니다. PC에서 브라우저에서 설치 없이 진행하는 방법과 모바일에서 앱 다운로드 후 실행하는 방법이 있는데요.

당연하게도 PC라면 브라우저에서 하는 것을 추천드립니다. 공식홈페이지에서 가입후 바로 사용할 수 있습니다.

딥시크 공식홈페이지로 이동하면 아래와 같은 화면을 볼 수 있습니다. [Start Now] 를 클릭해줍니다. 데스크탑 앱을 이용할 수도 있어요.

다음으로는 회원가입을 해야하는데요. 구글로그인으로 간단하게 진행하거나 다른 메일로 가입을 할 수 있습니다.

가입 및 인증절차면 마치면 곧바로 이용할 수 있습니다. 인터페이스는 챗 gpt와 유사합니다.

딥시크 vs 챗GPT

항목 딥시크 (DeepSeek) 챗GPT (ChatGPT)
목표 및 용도 고도화된 검색 및 데이터 분석 시스템 자연어 처리(NLP)를 통한 대화형 AI 모델
핵심 기술 자연어 처리, 딥러닝 기반의 정보 검색 및 데이터 분석 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델, 대화형 AI
주요 기능 – 정확한 정보 검색
– 대규모 데이터 처리
– 맞춤형 추천 시스템
– 자연어 생성
– 대화형 질문-응답
– 텍스트 요약 및 생성
사용자 상호작용 사용자가 입력한 쿼리에 대한 정보 검색 결과 제공 사용자가 질문하거나 요청한 내용을 기반으로 대화형 응답 제공
적용 분야 – 검색 엔진
– 데이터 분석
– 개인화된 추천 시스템
– 고객 지원
– 텍스트 생성
– 정보 제공
– 교육용 도우미
데이터 처리 방식 대량의 데이터 분석 및 실시간 처리 텍스트 기반의 데이터 학습 및 대화형 응답 생성
추천 시스템 사용자의 선호도와 행동을 학습하여 맞춤형 추천 제공 직접적인 추천 시스템은 없으며, 대화형 정보 제공에 초점
학습 방식 실시간 데이터 분석 및 학습을 통한 성능 개선 방대한 텍스트 데이터를 통해 사전 학습된 모델
실시간 응답 속도 빠른 데이터 분석 및 즉시 검색 결과 제공 빠른 대화 응답, 다소 길어진 대화일 경우 시간 소요 가능
결과의 정확성 문맥 기반 검색으로 높은 정확도 제공 자연어 생성이 뛰어나지만, 때로는 부정확하거나 일관성이 없을 수 있음

딥시크 장점

1. 정확한 정보 검색

  • 문맥 이해: 딥시크는 단순히 키워드 매칭만 하는 것이 아니라, 사용자가 입력한 쿼리의 문맥을 이해합니다. 예를 들어, “아이폰 케이스”를 검색할 때, 관련된 색상, 디자인, 재질 등을 종합적으로 분석하여 더 정확한 결과를 제공합니다. 기존의 검색 엔진은 주로 키워드와 일치하는 웹페이지를 찾아내는데 집중하는 반면, 딥시크는 검색 의도를 이해하고, 더 의미 있는 정보를 제시합니다.
  • 자연어 처리(NLP): 딥시크는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사람이 사용하는 자연스러운 언어를 이해합니다. 예를 들어, “서울에서 가장 유명한 카페”를 검색할 때, 딥시크는 위치와 인기 있는 카페에 대한 정보뿐만 아니라, 지역적 맥락도 고려하여 최적화된 정보를 제공합니다.
  • 의도 기반 검색: 딥시크는 사용자의 검색 의도를 분석하여 단순히 정확한 키워드를 매칭하는 것 이상의 맞춤형 결과를 제공합니다. 예를 들어, “저녁식사 메뉴 추천”이라고 검색하면 레시피뿐만 아니라 지역별 맛집 정보도 함께 제시할 수 있습니다.

2. 대량 데이터 처리 능력

  • 고속 데이터 분석: 딥시크는 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 실시간으로 데이터를 분석하는 데 매우 유리합니다. 예를 들어, 수백만 건의 사용자의 검색 데이터를 실시간으로 분석하고, 그에 따른 트렌드 변화를 추적할 수 있습니다. 이로 인해 즉각적인 의사결정이 가능해집니다.
  • 빅데이터 처리: 대용량의 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 능력은 딥시크의 중요한 장점입니다. 기업이 보유한 수천만 건의 고객 데이터를 한 번에 처리하여 고객 행동 패턴을 분석하고, 마케팅 전략을 수립하는 데 활용할 수 있습니다.
  • 스케일업 가능성: 딥시크는 클라우드 기반이나 분산 컴퓨팅 환경에서 유연하게 작동하여, 필요에 따라 시스템의 처리 능력을 확장할 수 있습니다. 대규모 데이터를 다루는 데 필요한 컴퓨팅 자원을 손쉽게 확보할 수 있기 때문에, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.

3. 개인화된 추천 시스템

  • 사용자 행동 분석: 딥시크는 사용자의 과거 행동을 학습하여, 고객의 관심사와 선호도를 분석합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 자주 검색한 제품을 기반으로 유사한 제품이나 관련된 제품을 추천합니다. 이러한 개인화된 추천 시스템은 사용자의 경험을 더욱 개선하고, 고객 만족도를 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
  • 동적 추천 제공: 딥시크는 사용자가 상호작용하는 과정에서 실시간으로 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 카테고리의 제품을 살펴볼 때, 그와 관련된 다른 제품을 즉시 추천하거나 할인 정보를 제공합니다.
  • 머신러닝 기반 추천: 딥시크의 추천 시스템은 머신러닝 알고리즘을 기반으로 하여 시간이 지남에 따라 점점 더 정확한 추천을 제공하게 됩니다. 사용자가 새로운 상품을 탐색하거나 관심을 가지게 되면, 시스템은 이를 학습하고 점차적으로 더 나은 추천을 제공합니다. 예를 들어, 영화를 추천하는 시스템에서는 사용자가 좋아하는 장르나 배우를 학습하고, 그에 맞는 새로운 영화를 추천해줍니다.

딥시크 단점

딥시크는 비교적 적은 비용으로 개발되었지만, GPT-4, Gemini, Claude 등 기존 글로벌 AI 모델들과 비교할 때 성능이 뒤처질 가능성이 있습니다. 특히 창의적 작업, 논리적 추론, 복잡한 질의 응답(Q&A) 처리 능력에서 완벽하지 않은 것으로 평가됩니다.

특히, 중국어 최적화는 뛰어나지만, 영어 및 기타 언어 처리에서는 성능이 다소 낮을 수 있습니다. 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 다국어 데이터 학습과 최적화가 필요합니다.

또한 중국의 인터넷 검열 정책으로 인해 서구권에서 활용되는 방대한 양의 데이터(유튜브, 트위터, 구글 뉴스 등)를 충분히 학습하지 못할 가능성이 있습니다. 딥시크가 중국 내에서 허용된 데이터에 기반하여 학습했기 때문에 검열된 정보로 인해 글로벌 사용자의 신뢰를 얻기 어려울 수도 있습니다.

마치며

지금까지 딥시크 하는법에 대해 정리드렸습니다. 차이점이 느껴지시나요? 딥시크만의 매력이 있기에 저는 여러가지 종류의 AI 기반 채팅 프로그램을 많아 사용할듯합니다. 감사합니다.