딥시크(DeepSeek) 연구팀이 공개한 DeepSeek-OCR이 글로벌 AI 업계에서 뜨거운 관심을 받고 있습니다.
이 모델은 시각 데이터 압축이라는 새로운 접근으로 초장문 컨텍스트를 처리할 수 있게 설계됐습니다.
🔍 핵심 개념은 이미지 기반 문서를 10배 이상 압축하면서 near-lossless 수준의 글자 인식 정확도를 유지한다는 점입니다.
덕분에 대규모 언어모델이 수만 페이지에 달하는 PDF, 스캔 문서, 계약서 등을 한 번에 맥락으로 읽어낼 수 있게 됩니다.
연구팀은 파라미터 6.6GB 규모의 비전-랭귀지 모델을 PyTorch + CUDA 기반으로 제공해, NVIDIA GPU 한 장만으로도 추론이 가능하다고 밝힙니다.
실제 벤치마크에서 DeepSeek-OCR은 DocVQA, FUNSD 등 공인 데이터셋에서 기존 SOTA와 유사한 점수를 내면서도 토큰 비용을 대폭 절감했습니다.
업계는 이를 두고 “
AI에게 있어 JPEG 모먼트
”라는 평가를 내놓습니다.
즉, 영상 압축 코덱이 스트리밍 시대를 열었듯, 시각-텍스트 압축은 실시간 멀티모달 서비스의 촉매가 된다는 분석입니다.
👍 기대 효과는 세 가지입니다.
첫째, 에이전트 메모리 확장입니다. 장기간 대화 기록을 잃지 않고 학습·추론이 가능해져 RAG(검색·생성) 파이프라인을 단순화합니다.
둘째, 훈련 데이터 생성 비용 절감입니다. 하루 한 GPU로 최대 20만 페이지를 처리해 멀티모달 코퍼스를 빠르게 확보할 수 있습니다.
셋째, 실시간 접근성 서비스입니다. 현장 촬영 문서를 즉시 텍스트로 변환·요약·번역하는 기능이 모바일-클라우드 환경에서 원활해집니다.
물론 한계도 존재합니다. 수식·필기체 인식 성능은 아직 전용 모델보다 떨어지며, 초고해상도 스캔의 경우 압축률 조정이 필요합니다.
또한 대용량 safetensors 파일(≈6.6GB)을 내려받아야 하기에 메모리 16GB 이상 GPU가 요구됩니다.
그럼에도 업계는 “압축-기반 비전 토큰화가 GPT-4V, Gemini, Claude-3 등 차세대 멀티모달 모델의 컨텍스트 한계를 구조적으로 해결할 열쇠”라고 평가합니다.
페이퍼 공동 저자인 왕톈(王天) 박사는 “10억 페이지 아카이브도 단일 컨텍스트에 넣는 날이 머지않았다”는 포부를 밝혔습니다.
📌 실무 적용 팁
1) Hugging Face 모델 카드에서 pip install deepseek-ocr를 받아 로컬 추론을 시험합니다.
2) 문서 길이에 따라 compression_ratio 매개변수를 10×, 20×로 조정해 품질과 비용을 균형 있게 맞춥니다.
결론적으로 DeepSeek-OCR은 OCR 정확도와 압축 효율을 모두 잡으며, 초장문 멀티모달 시대를 한 발 앞당기고 있습니다.
📰 라이브이슈KR은 해당 기술의 기업 도입 사례와 후속 연구 동향을 지속적으로 추적 보도할 예정입니다.
