DeepSeek 모델 패밀리는, 특히 오픈소스 기반의 LLM 분야의 관점에서 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다. ‘장기적인 관점에서 현재의 생성형 AI 기술을 바탕으로 AGI로 가는 길을 찾아보겠다’는 꿈이 엿보이는 듯합니다. Moonshot AI 같은 중국의 생성형 AI 유니콘을 이전에 튜링 포스트 코리아에서도 소개한 적이 있는데요. 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. 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. 2023년 11월 2일부터 DeepSeek의 연이은 모델 출시가 시작되는데, 그 첫 타자는 DeepSeek Coder였습니다. 다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. 이렇게 한 번 고르게 높은 성능을 보이는 모델로 기반을 만들어놓은 후, 아주 빠르게 새로운 모델, 개선된 버전을 내놓기 시작했습니다.
이렇게 ‘준수한’ 성능을 보여주기는 했지만, 다른 모델들과 마찬가지로 ‘연산의 효율성 (Computational Efficiency)’이라든가’ 확장성 (Scalability)’라는 측면에서는 여전히 문제가 있었죠. 4. Cost info is released. This breakthrough has raised uncomfortable questions for Silicon Valley: Has the business vastly overestimated the price of building chopping-edge AI? Like many other Chinese AI models - Baidu's Ernie or Doubao by ByteDance - DeepSeek is educated to keep away from politically delicate questions. President Donald Trump known as the Chinese company’s rapid rise "a wake-up call" for the U.S. The DeepSeek disruption comes only a few days after an enormous announcement from President Trump: The US government shall be sinking $500 billion into "Stargate," a joint AI venture with OpenAI, Softbank, and Oracle that goals to solidify the US as the world leader in AI. I noted its again story a couple of venture firm’s skunk works tackling AI. Cummins India has appointed Ashish Thakur as its new Chief Information Officer (CIO). "We ought to be alarmed," mentioned Ross Burley, a co-founder of the Centre for Information Resilience, which is part-funded by the US and UK governments. The DeepSeek Ai Chat AI play is indeed about a new twist to today’s greatest method of having software perform in a approach that most call "smart." But the Deepseek play is one other "genius girl" play from the Middle Kingdom.
We're having hassle retrieving the article content. These developments are redefining the rules of the sport. For example, the GPT-four pretraining dataset included chess video games within the Portable Game Notation (PGN) format. Before we might begin utilizing Binoculars, we needed to create a sizeable dataset of human and AI-written code, that contained samples of assorted tokens lengths. DeepSeek V3 shows spectacular performance compared to proprietary AI fashions like GPT-4 and Claude 3.5. It boasts 600 billion parameters and was trained on 14.8 trillion tokens. DeepSeek can be providing its R1 models underneath an open supply license, enabling free Deep seek use. Before we begin, we wish to mention that there are a large quantity of proprietary "AI as a Service" companies akin to chatgpt, claude etc. We only want to use datasets that we are able to download and run regionally, no black magic. Use what you've gotten and overcome obstacles.
