물론 허깅페이스에 올라와 있는 모델의 수가 전체적인 회사의 역량이나 모델의 수준에 대한 직접적인 지표가 될 수는 없겠지만, DeepSeek이라는 회사가 ‘무엇을 해야 하는가에 대한 어느 정도 명확한 그림을 가지고 빠르게 실험을 반복해 가면서 모델을 출시’하는구나 짐작할 수는 있습니다. 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. 조금만 더 이야기해 보면, 어텐션의 기본 아이디어가 ‘디코더가 출력 단어를 예측하는 각 시점마다 인코더에서의 전체 입력을 다시 한 번 참고하는 건데, 이 때 모든 입력 단어를 동일한 비중으로 고려하지 않고 해당 시점에서 예측해야 할 단어와 관련있는 입력 단어 부분에 더 집중하겠다’는 겁니다. 트랜스포머에서는 ‘어텐션 메커니즘’을 사용해서 모델이 입력 텍스트에서 가장 ‘유의미한’ - 관련성이 높은 - 부분에 집중할 수 있게 하죠. DeepSeekMoE 아키텍처는 DeepSeek의 가장 강력한 모델이라고 할 수 있는 DeepSeek V2와 DeepSeek-Coder-V2을 구현하는데 기초가 되는 아키텍처입니다. 자, 그리고 2024년 8월, 바로 며칠 전 가장 따끈따끈한 신상 모델이 출시되었는데요. 자, 이렇게 창업한지 겨우 반년 남짓한 기간동안 스타트업 DeepSeek가 숨가쁘게 달려온 모델 개발, 출시, 개선의 역사(?)를 흝어봤는데요. 자, 지금까지 고도화된 오픈소스 생성형 AI 모델을 만들어가는 DeepSeek의 접근 방법과 그 대표적인 모델들을 살펴봤는데요. 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 GPT-4를 넘어서는 오픈소스 AI 모델을 개발해 많은 관심을 받고 있습니다.

다만, DeepSeek-Coder-V2 모델이 Latency라든가 Speed 관점에서는 다른 모델 대비 열위로 나타나고 있어서, 해당하는 유즈케이스의 특성을 고려해서 그에 부합하는 모델을 골라야 합니다. 이렇게 ‘준수한’ 성능을 보여주기는 했지만, 다른 모델들과 마찬가지로 ‘연산의 효율성 (Computational Efficiency)’이라든가’ 확장성 (Scalability)’라는 측면에서는 여전히 문제가 있었죠. 처음에는 경쟁 모델보다 우수한 벤치마크 기록을 달성하려는 목적에서 출발, 다른 기업과 비슷하게 다소 평범한(?) 모델을 만들었는데요. It’s additionally a narrative about China, export controls, and American AI dominance. Recent strikes by the United States - including the Obama administration’s April 2015 determination to limit semiconductor exports to Chinese supercomputing centers and the Trump administration’s beforehand mentioned semiconductor export restrictions on ZTE - have strengthened the conclusion of China’s leadership that growing "self-reliance" is more vital than ever. Zeng’s feedback are per ongoing Chinese autonomous army automobile improvement packages and China’s current approach to exports of army unmanned systems. These packages once more learn from huge swathes of knowledge, together with on-line text and pictures, to be able to make new content material. Data-Driven Decisions: Leverage AI-generated insights to refine your content methods, making knowledgeable choices that drive higher results. What's behind DeepSeek-Coder-V2, making it so special to beat GPT4-Turbo, Claude-3-Opus, Gemini-1.5-Pro, Llama-3-70B and Codestral in coding and math? Chinese models are making inroads to be on par with American models.

Open models might be exploited for malicious purposes, prompting discussions about accountable AI improvement and the need for frameworks to manage openness. China’s DeepSeek AI model represents a transformative growth in China’s AI capabilities, and its implications for cyberattacks and data privateness are significantly alarming. LeCun advocates for the catalytic, transformative potential of open-source AI fashions, in full alignment with Meta’s determination to make Llama open. This leads to better alignment with human preferences in coding tasks. DeepSeek, a Chinese AI startup, has garnered vital consideration by releasing its R1 language model, which performs reasoning duties at a stage comparable to OpenAI’s proprietary o1 mannequin. The Chinese startup DeepSeek shook up the world of AI last week after exhibiting its supercheap R1 mannequin may compete instantly with OpenAI’s o1. On January twentieth, the startup’s most latest major release, a reasoning mannequin referred to as R1, dropped just weeks after the company’s final model V3, both of which began exhibiting some very spectacular AI benchmark efficiency. GPTutor. A couple of weeks ago, researchers at CMU & Bucketprocol launched a new open-supply AI pair programming software, in its place to GitHub Copilot. The model’s success may encourage extra companies and researchers to contribute to open-source AI initiatives.

By sharing fashions and codebases, researchers and builders worldwide can build upon existing work, resulting in speedy developments and various purposes. Parameter count typically (but not all the time) correlates with skill; models with more parameters are likely to outperform fashions with fewer parameters. This selective parameter activation allows the mannequin to course of data at 60 tokens per second, 3 times faster than its previous variations. Combination of those innovations helps DeepSeek-V2 obtain special options that make it even more aggressive among other open models than previous versions. MoE in DeepSeek-V2 works like DeepSeekMoE which we’ve explored earlier. Mixture-of-Experts (MoE): Instead of using all 236 billion parameters for every task, DeepSeek-V2 solely activates a portion (21 billion) based on what it must do. Launched in 2023 by Liang Wenfeng, DeepSeek has garnered consideration for constructing open-source AI models using much less cash and fewer GPUs when compared to the billions spent by OpenAI, Meta, Google, Microsoft, and others. A number of notes on the very latest, new models outperforming GPT models at coding.

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