The Influence Of Deepseek Ai News On your Clients/Followers > 자유게시판

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DeepSeek-Coder-V2는 코딩과 수학 분야에서 GPT4-Turbo를 능가하는 최초의 오픈 소스 AI 모델로, 가장 좋은 평가를 받고 있는 새로운 모델 중 하나입니다. DeepSeek Coder는 Llama 2의 아키텍처를 기본으로 하지만, 트레이닝 데이터 준비, 파라미터 설정을 포함해서 처음부터 별도로 구축한 모델로, ‘완전한 오픈소스’로서 모든 방식의 상업적 이용까지 가능한 모델입니다. DeepSeek-V2는 위에서 설명한 혁신적인 MoE 기법과 더불어 DeepSeek 연구진이 고안한 MLA (Multi-Head Latent Attention)라는 구조를 결합한 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 최첨단 언어 모델입니다. 먼저 기본적인 MoE (Mixture of Experts) 아키텍처를 생각해 보죠. 불과 두 달 만에, DeepSeek는 뭔가 새롭고 흥미로운 것을 들고 나오게 됩니다: 바로 2024년 1월, 고도화된 MoE (Mixture-of-Experts) 아키텍처를 앞세운 DeepSeekMoE와, 새로운 버전의 코딩 모델인 DeepSeek-Coder-v1.5 등 더욱 발전되었을 뿐 아니라 매우 효율적인 모델을 개발, 공개한 겁니다. 특히, DeepSeek만의 혁신적인 MoE 기법, 그리고 MLA (Multi-Head Latent Attention) 구조를 통해서 높은 성능과 효율을 동시에 잡아, 향후 주시할 만한 AI 모델 개발의 사례로 인식되고 있습니다. 두 모델 모두 DeepSeekMoE에서 시도했던, DeepSeek만의 업그레이드된 MoE 방식을 기반으로 구축되었는데요. DeepSeek의 오픈소스 모델 DeepSeek-V2, 그리고 DeepSeek v3-Coder-V2 모델은 독자적인 ‘어텐션 메커니즘’과 ‘MoE 기법’을 개발, 활용해서 LLM의 성능을 효율적으로 향상시킨 결과물로 평가받고 있고, 특히 DeepSeek-Coder-V2는 현재 기준 가장 강력한 오픈소스 코딩 모델 중 하나로 알려져 있습니다. 특히 DeepSeek-Coder-V2 모델은 코딩 분야에서 최고의 성능과 비용 경쟁력으로 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 텍스트를 단어나 형태소 등의 ‘토큰’으로 분리해서 처리한 후 수많은 계층의 계산을 해서 이 토큰들 간의 관계를 이해하는 ‘트랜스포머 아키텍처’가 DeepSeek-V2의 핵심으로 근간에 자리하고 있습니다.

또 한 가지 주목할 점은, DeepSeek의 소형 모델이 수많은 대형 언어모델보다 상당히 좋은 성능을 보여준다는 점입니다. 특히 DeepSeek-V2는 더 적은 메모리를 사용하면서도 더 빠르게 정보를 처리하는 또 하나의 혁신적 기법, MLA (Multi-Head Latent Attention)을 도입했습니다. 공유 전문가가 있다면, 모델이 구조 상의 중복성을 줄일 수 있고 동일한 정보를 여러 곳에 저장할 필요가 없어지게 되죠. 따라서 각각의 전문가가 자기만의 고유하고 전문화된 영역에 집중할 수 있습니다. DeepSeek 모델 패밀리는, 특히 오픈소스 기반의 LLM 분야의 관점에서 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다. 거의 한 달에 한 번 꼴로 새로운 모델 아니면 메이저 업그레이드를 출시한 셈이니, 정말 놀라운 속도라고 할 수 있습니다. DeepSeek 모델은 처음 2023년 하반기에 출시된 후에 빠르게 AI 커뮤니티의 많은 관심을 받으면서 유명세를 탄 편이라고 할 수 있는데요. DeepSeekMoE 아키텍처는 DeepSeek의 가장 강력한 모델이라고 할 수 있는 DeepSeek V2와 DeepSeek-Coder-V2을 구현하는데 기초가 되는 아키텍처입니다. 다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. DeepSeek 모델 패밀리의 면면을 한 번 살펴볼까요?

‘DeepSeek’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. 마이크로소프트 리서치에서 개발한 것인데, 주로 수학 이론을 형식화하는데 많이 쓰인다고 합니다. 이렇게 한 번 고르게 높은 성능을 보이는 모델로 기반을 만들어놓은 후, 아주 빠르게 새로운 모델, 개선된 버전을 내놓기 시작했습니다. AI 커뮤니티의 관심은 - 어찌보면 당연하게도 - Llama나 Mistral 같은 모델에 집중될 수 밖에 없지만, DeepSeek이라는 스타트업 자체, 이 회사의 연구 방향과 출시하는 모델의 흐름은 한 번 살펴볼 만한 중요한 대상이라고 생각합니다. AI 학계와 업계를 선도하는 미국의 그늘에 가려 아주 큰 관심을 받지는 못하고 있는 것으로 보이지만, 분명한 것은 생성형 AI의 혁신에 중국도 강력한 연구와 스타트업 생태계를 바탕으로 그 역할을 계속해서 확대하고 있고, 특히 중국의 연구자, 개발자, 그리고 스타트업들은 ‘나름의’ 어려운 환경에도 불구하고, ‘모방하는 중국’이라는 통념에 도전하고 있다는 겁니다. 자, 이렇게 창업한지 겨우 반년 남짓한 기간동안 스타트업 Free Deepseek Online chat가 숨가쁘게 달려온 모델 개발, 출시, 개선의 역사(?)를 흝어봤는데요. 자, 그리고 2024년 8월, 바로 며칠 전 가장 따끈따끈한 신상 모델이 출시되었는데요.

바로 이어서 2024년 2월, 파라미터 7B개의 전문화 모델, DeepSeekMath를 출시했습니다. ‘장기적인 관점에서 현재의 생성형 AI 기술을 바탕으로 AGI로 가는 길을 찾아보겠다’는 꿈이 엿보이는 듯합니다. DeepSeek v3-V3-Base and DeepSeek-V3 (a chat model) use essentially the same structure as V2 with the addition of multi-token prediction, which (optionally) decodes extra tokens faster but much less accurately. But then here comes Calc() and Clamp() (how do you figure how to use these? ????) - to be trustworthy even up until now, I am nonetheless struggling with using those. The sparsity in MoEs that enables for better computational effectivity comes from the fact that a selected token will only be routed to a subset of consultants. Not solely can it answer questions about this site, but it's going to even provide copyright-protected music lyrics if requested (though not all the time correct, as my checks showed). But even one of the best benchmarks will be biased or misused. "‘AI can do it in 20 minutes, and it can do a bunch of those tasks in parallel. The Chinese government goals to develop low-price, scalable AI purposes that can modernize the rapidly creating country. In response, the Chinese government has ramped up its assist for key industries, viewing them as crucial for national competitiveness.