The Unexplained Mystery Into Deepseek Ai Uncovered > 자유게시판

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시장의 규모, 경제적/산업적 환경, 정치적 안정성 측면에서 우리나라와는 많은 차이가 있기는 하지만, 과연 우리나라의 생성형 AI 생태계가 어떤 도전을 해야 할지에 대한 하나의 시금석이 될 수도 있다고 생각합니다. ‘장기적인 관점에서 현재의 생성형 AI 기술을 바탕으로 AGI로 가는 길을 찾아보겠다’는 꿈이 엿보이는 듯합니다. DeepSeek 모델 패밀리는, 특히 오픈소스 기반의 LLM 분야의 관점에서 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다. 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. 특히 DeepSeek-Coder-V2 모델은 코딩 분야에서 최고의 성능과 비용 경쟁력으로 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 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. 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. DeepSeek 모델 패밀리의 면면을 한 번 살펴볼까요? 이렇게 한 번 고르게 높은 성능을 보이는 모델로 기반을 만들어놓은 후, 아주 빠르게 새로운 모델, 개선된 버전을 내놓기 시작했습니다.

처음에는 Llama 2를 기반으로 다양한 벤치마크에서 주요 모델들을 고르게 앞서나가겠다는 목표로 모델을 개발, 개선하기 시작했습니다. DeepSeek Coder는 Llama 2의 아키텍처를 기본으로 하지만, 트레이닝 데이터 준비, 파라미터 설정을 포함해서 처음부터 별도로 구축한 모델로, ‘완전한 오픈소스’로서 모든 방식의 상업적 이용까지 가능한 모델입니다. The DeepSeek story is a posh one (as the new reported OpenAI allegations below show) and not everyone agrees about its affect on AI. Support the show for as little as $3! The benchmarks are fairly spectacular, however for my part they really only show that DeepSeek-R1 is unquestionably a reasoning model (i.e. the additional compute it’s spending at test time is definitely making it smarter). The most well-liked, DeepSeek-Coder-V2, stays at the highest in coding tasks and can be run with Ollama, making it particularly attractive for indie builders and coders. This often entails storing lots of information, Key-Value cache or or KV cache, temporarily, which will be gradual and memory-intensive. DeepSeek-Coder-V2, costing 20-50x times less than different fashions, represents a big improve over the unique DeepSeek-Coder, with more in depth training data, larger and extra environment friendly models, enhanced context dealing with, and superior techniques like Fill-In-The-Middle and Reinforcement Learning.

The model's enhancements come from newer training processes, improved data quality and a larger mannequin measurement, in line with a technical report seen by Reuters. Risk of biases as a result of DeepSeek-V2 is skilled on vast quantities of information from the internet. Risk of shedding info while compressing information in MLA. The router is a mechanism that decides which skilled (or consultants) ought to handle a selected piece of information or job. This ensures that every task is handled by the part of the model greatest suited for it. However, such a complex giant mannequin with many concerned elements still has several limitations. The person remains to be going to be many of the revenue and most of the queries, and that i anticipate there to be a ton of headroom to improve the expertise. Yes, they could enhance their scores over extra time, however there is a very simple manner to improve rating over time when you've entry to a scoring metric as they did here - you retain sampling answer makes an attempt, and also you do best-of-k, which seems like it wouldn’t score that dissimilarly from the curves we see. If attackers had gained entry to DeepSeek’s logs, they may have harvested API keys to exploit AI services.

Angular's staff have a pleasant strategy, where they use Vite for growth due to speed, and for production they use esbuild. The government hoped this might sluggish China's efforts to make use of the technology in military purposes. A domestic AI startup ecosystem has developed within China, helped by recent authorities support such as subsidies for knowledge center energy and purchasing home chips. When data comes into the model, the router directs it to the most acceptable experts based mostly on their specialization. By implementing these methods, DeepSeekMoE enhances the efficiency of the mannequin, allowing it to carry out better than other MoE fashions, especially when dealing with larger datasets. Handling lengthy contexts: DeepSeek-Coder-V2 extends the context size from 16,000 to 128,000 tokens, permitting it to work with much bigger and extra complex initiatives. DeepSeek-V2: How does it work? DeepSeek’s progress on AI with out the identical quantity of spending might possibly undermine the potentially $500 billion AI investment by OpenAI, Oracle and SoftBank that Trump touted on the White House. India has about seven hundred million smartphone users, with close to 14 billion UPI transactions price ₹20 lakh crores taking place on a monthly foundation.

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