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DeepSeek 모델 패밀리의 면면을 한 번 살펴볼까요? 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. 이렇게 한 번 고르게 높은 성능을 보이는 모델로 기반을 만들어놓은 후, 아주 빠르게 새로운 모델, 개선된 버전을 내놓기 시작했습니다. DeepSeek의 오픈소스 모델 DeepSeek-V2, 그리고 DeepSeek-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. ‘DeepSeek’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. 다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. 특히 DeepSeek-Coder-V2 모델은 코딩 분야에서 최고의 성능과 비용 경쟁력으로 개발자들의 주목을 받고 있습니다. DeepSeek 모델은 처음 2023년 하반기에 출시된 후에 빠르게 AI 커뮤니티의 많은 관심을 받으면서 유명세를 탄 편이라고 할 수 있는데요. Moonshot AI 같은 중국의 생성형 AI 유니콘을 이전에 튜링 포스트 코리아에서도 소개한 적이 있는데요. 이 회사의 소개를 보면, ‘Making AGI a Reality’, ‘Unravel the Mystery of AGI with Curiosity’, ‘Answer the Essential Question with Long-termism’과 같은 표현들이 있는데요. 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.

중국 AI 스타트업 DeepSeek이 GPT-4를 넘어서는 오픈소스 AI 모델을 개발해 많은 관심을 받고 있습니다. 역시 중국의 스타트업인 이 DeepSeek의 기술 혁신은 실리콘 밸리에서도 주목을 받고 있습니다. • At an economical price of only 2.664M H800 GPU hours, we full the pre-training of free deepseek-V3 on 14.8T tokens, producing the currently strongest open-supply base mannequin. DeepSeek-V3 is flexible and might handle totally different duties, making it a great tool for content material creation and drawback-fixing. DeepSeek-R1 excels in coding duties, together with code generation and debugging, making it a worthwhile tool for software development. DeepSeek-Coder-V2, an open-supply Mixture-of-Experts (MoE) code language mannequin. Mistral 7B is a 7.3B parameter open-supply(apache2 license) language mannequin that outperforms a lot larger fashions like Llama 2 13B and matches many benchmarks of Llama 1 34B. Its key innovations include Grouped-question consideration and Sliding Window Attention for environment friendly processing of long sequences. However, some papers, like the DeepSeek R1 paper, have tried MCTS without any success.

The an increasing number of jailbreak analysis I read, the extra I think it’s mostly going to be a cat and mouse recreation between smarter hacks and models getting good enough to know they’re being hacked - and proper now, for this sort of hack, the models have the advantage. I worked intently with MCTS for a number of years whereas at DeepMind, and there are numerous implementation particulars that I believe researchers (comparable to DeepSeek) are both getting mistaken or not discussing clearly. There might be bills to pay and proper now it doesn't look like it will be companies. Like the inputs of the Linear after the eye operator, scaling components for this activation are integral power of 2. The same technique is applied to the activation gradient before MoE down-projections. Most of these moves are obviously bad, so by utilizing the previous to prune these nodes, search goes a lot deeper. Within the section, the authors mentioned "MCTS guided by a pre-skilled value model." They repeated the phrase "value mannequin" repeatedly, concluding that "whereas MCTS can enhance performance throughout inference when paired with a pre-skilled value model, iteratively boosting model performance by means of self-search remains a significant problem." To me, the phrasing signifies that the authors are not using a discovered prior operate, as AlphaGo/Zero/MuZero did.

My suggestion can be to use the standard logit head because the prior and practice a value head on the same embeddings that the logit head gets. Second, not solely is that this new model delivering virtually the identical performance because the o1 mannequin, but it’s additionally open supply. "The DeepSeek mannequin rollout is leading buyers to question the lead that US companies have and the way a lot is being spent and whether that spending will lead to income (or overspending)," mentioned Keith Lerner, analyst at Truist. Impact: Investors and analysts profit from sooner insights, enabling higher-knowledgeable decision-making and proactive strategies. Neither is superior to the opposite in a common sense, however in a domain that has a large number of potential actions to take, like, say, language modelling, breadth-first search won't do a lot of anything. The paper introduces DeepSeekMath 7B, a large language mannequin that has been pre-trained on a massive amount of math-associated knowledge from Common Crawl, totaling 120 billion tokens.

Here's more info in regards to deep seek; recent post by bikeindex.org, have a look at our web-page.