이렇게 하면, 모델이 데이터의 다양한 측면을 좀 더 효과적으로 처리할 수 있어서, 대규모 작업의 효율성, 확장성이 개선되죠. 이런 두 가지의 기법을 기반으로, DeepSeekMoE는 모델의 효율성을 한층 개선, 특히 대규모의 데이터셋을 처리할 때 다른 MoE 모델보다도 더 좋은 성능을 달성할 수 있습니다. DeepSeek-V2에서 도입한 MLA라는 구조는 이 어텐션 메커니즘을 변형해서 KV 캐시를 아주 작게 압축할 수 있게 한 거고, 그 결과 모델이 정확성을 유지하면서도 정보를 훨씬 빠르게, 더 적은 메모리를 가지고 처리할 수 있게 되는 거죠. MoE에서 ‘라우터’는 특정한 정보, 작업을 처리할 전문가(들)를 결정하는 메커니즘인데, 가장 적합한 전문가에게 데이터를 전달해서 각 작업이 모델의 가장 적합한 부분에 의해서 처리되도록 하는 것이죠. 트랜스포머에서는 ‘어텐션 메커니즘’을 사용해서 모델이 입력 텍스트에서 가장 ‘유의미한’ - 관련성이 높은 - 부분에 집중할 수 있게 하죠. 기존의 MoE 아키텍처는 게이팅 메커니즘 (Sparse Gating)을 사용해서 각각의 입력에 가장 관련성이 높은 전문가 모델을 선택하는 방식으로 여러 전문가 모델 간에 작업을 분할합니다. DeepSeek-Coder-V2 모델은 수학과 코딩 작업에서 대부분의 모델을 능가하는 성능을 보여주는데, Qwen이나 Moonshot 같은 중국계 모델들도 크게 앞섭니다. 자, 지금까지 고도화된 오픈소스 생성형 AI 모델을 만들어가는 DeepSeek의 접근 방법과 그 대표적인 모델들을 살펴봤는데요. 다른 오픈소스 모델은 압도하는 품질 대비 비용 경쟁력이라고 봐야 할 거 같고, 빅테크와 거대 스타트업들에 밀리지 않습니다.
처음에는 경쟁 모델보다 우수한 벤치마크 기록을 달성하려는 목적에서 출발, 다른 기업과 비슷하게 다소 평범한(?) 모델을 만들었는데요. The previous 2 years have additionally been nice for analysis. The research highlights how quickly reinforcement studying is maturing as a field (recall how in 2013 the most impressive thing RL may do was play Space Invaders). As a result, China’s technological advancements are increasingly notable in the house of semiconductor and AI, as some specialists have already pointed out. Their revolutionary approaches to consideration mechanisms and the Mixture-of-Experts (MoE) technique have led to spectacular effectivity positive aspects. 특히, DeepSeek만의 독자적인 MoE 아키텍처, 그리고 어텐션 메커니즘의 변형 MLA (Multi-Head Latent Attention)를 고안해서 LLM을 더 다양하게, 비용 효율적인 구조로 만들어서 좋은 성능을 보여주도록 만든 점이 아주 흥미로웠습니다. 1: MoE (Mixture of Experts) 아키텍처란 무엇인가? DeepSeek's developers opted to release it as an open-supply product, which means the code that underlies the AI system is publicly obtainable for different companies to adapt and build upon. The corporate claimed its method to AI would be open-source, differing from other major tech firms. AI is the key frontier within the US-China contest for tech supremacy. China-based AI app DeepSeek, which sits atop the app store charts, made its presence broadly known Monday by triggering a pointy drop in share costs for some tech giants.
DeepSeek soared to the highest of Apple's App Store chart over the weekend and remained there as of Monday. Developers of the system powering the DeepSeek AI, called DeepSeek-V3, revealed a research paper indicating that the technology relies on a lot fewer specialised pc chips than its U.S. Continued analysis is important to enhance function steering, aiming for safer and extra reliable AI outcomes. Limitations: If the student solely practices with simple equations however by no means sees tougher issues, they may struggle with more complex ones. The answer is sort of easy. Mr. Estevez: So that gets back to the, you realize, level I made, and I feel Secretary Raimondo made it in one of her closing interviews, is that export controls in and of itself is not the answer to this security risk. While DeepSeek frequently implements security measures to guard against threats, users are advised to exercise warning whereas utilizing the platform. DeepSeek didn't instantly respond to ABC News' request for comment. Gary Marcus, a professor emeritus of psychology and neuroscience at New York University, who makes a speciality of AI, advised ABC News.
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