Topic 10: Inside DeepSeek Models > 자유게시판

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DeepSeek Coder is a succesful coding mannequin trained on two trillion code and natural language tokens. Natural language excels in abstract reasoning but falls short in precise computation, symbolic manipulation, and algorithmic processing. Expanded language assist: DeepSeek-Coder-V2 helps a broader range of 338 programming languages. The mannequin supports a 128K context window and delivers efficiency comparable to main closed-supply fashions while maintaining efficient inference capabilities. Each mannequin is pre-educated on undertaking-stage code corpus by using a window measurement of 16K and a additional fill-in-the-blank activity, to support undertaking-degree code completion and infilling. This significantly enhances our coaching efficiency and reduces the training prices, enabling us to additional scale up the mannequin measurement without further overhead. At an economical cost of only 2.664M H800 GPU hours, we complete the pre-coaching of DeepSeek-V3 on 14.8T tokens, producing the presently strongest open-supply base model. Deepseek says it has been able to do that cheaply - researchers behind it declare it price $6m (£4.8m) to practice, a fraction of the "over $100m" alluded to by OpenAI boss Sam Altman when discussing GPT-4.

With over 25 years of expertise in each on-line and print journalism, Graham has labored for varied market-main tech brands including Computeractive, Pc Pro, iMore, MacFormat, Mac|Life, Maximum Pc, and more. We provde the inside scoop on what companies are doing with generative AI, from regulatory shifts to practical deployments, so you possibly can share insights for optimum ROI. Both have been initialized from DeepSeek-V3-Base, and share its structure. On top of the efficient structure of DeepSeek-V2, we pioneer an auxiliary-loss-free technique for load balancing, which minimizes the performance degradation that arises from encouraging load balancing. 하지만 곧 ‘벤치마크’가 목적이 아니라 ‘근본적인 도전 과제’를 해결하겠다는 방향으로 전환했고, 이 결정이 결실을 맺어 현재 DeepSeek LLM, DeepSeekMoE, DeepSeekMath, DeepSeek-VL, DeepSeek-V2, DeepSeek-Coder-V2, DeepSeek-Prover-V1.5 등 다양한 용도에 활용할 수 있는 최고 수준의 모델들을 빠르게 연이어 출시했습니다. 바로 이어서 2024년 2월, 파라미터 7B개의 전문화 모델, DeepSeekMath를 출시했습니다. 바로 직후인 2023년 11월 29일, DeepSeek LLM 모델을 발표했는데, 이 모델을 ‘차세대의 오픈소스 LLM’이라고 불렀습니다. 허깅페이스 기준으로 지금까지 DeepSeek이 출시한 모델이 48개인데, 2023년 DeepSeek과 비슷한 시기에 설립된 미스트랄AI가 총 15개의 모델을 내놓았고, 2019년에 설립된 독일의 알레프 알파가 6개 모델을 내놓았거든요. 자, 그리고 2024년 8월, 바로 며칠 전 가장 따끈따끈한 신상 모델이 출시되었는데요. 이 Lean four 환경에서 각종 정리의 증명을 하는데 사용할 수 있는 최신 오픈소스 모델이 DeepSeek-Prover-V1.5입니다.

다른 오픈소스 모델은 압도하는 품질 대비 비용 경쟁력이라고 봐야 할 거 같고, 빅테크와 거대 스타트업들에 밀리지 않습니다. 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 GPT-4를 넘어서는 오픈소스 AI 모델을 개발해 많은 관심을 받고 있습니다. 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. 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. DeepSeek-Coder-V2 모델을 기준으로 볼 때, Artificial Analysis의 분석에 따르면 이 모델은 최상급의 품질 대비 비용 경쟁력을 보여줍니다. 글을 시작하면서 말씀드린 것처럼, DeepSeek이라는 스타트업 자체, 이 회사의 연구 방향과 출시하는 모델의 흐름은 계속해서 주시할 만한 대상이라고 생각합니다. 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. DeepSeek-Coder-V2는 컨텍스트 길이를 16,000개에서 128,000개로 확장, 훨씬 더 크고 복잡한 프로젝트도 작업할 수 있습니다 - 즉, 더 광범위한 코드 베이스를 더 잘 이해하고 관리할 수 있습니다. 하지만 각 전문가가 ‘고유한 자신만의 영역’에 효과적으로 집중할 수 있도록 하는데는 난점이 있다는 문제 역시 있습니다.

Field, Hayden (27 January 2025). "China's DeepSeek AI dethrones ChatGPT on App Store: Here's what you should know". Chen, Caiwei (24 January 2025). "How a prime Chinese AI model overcame US sanctions". Sharma, Manoj (6 January 2025). "Musk dismisses, Altman applauds: What leaders say on DeepSeek's disruption". GPT-5 isn’t even prepared yet, and listed here are updates about GPT-6’s setup. The open source generative AI motion might be tough to remain atop of - even for these working in or deepseek overlaying the field such as us journalists at VenturBeat. Both ChatGPT and DeepSeek enable you to click to view the source of a particular suggestion, nevertheless, ChatGPT does a better job of organizing all its sources to make them simpler to reference, and whenever you click on on one it opens the Citations sidebar for easy accessibility. However, such a complex large mannequin with many concerned components nonetheless has a number of limitations. DeepSeek-Prover, the model trained via this technique, achieves state-of-the-artwork efficiency on theorem proving benchmarks.

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