How Deepseek Made Me A greater Salesperson > 자유게시판

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DeepSeek 모델 패밀리는, 특히 오픈소스 기반의 LLM 분야의 관점에서 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다. Free DeepSeek online의 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. 또 한 가지 주목할 점은, Deepseek Online chat의 소형 모델이 수많은 대형 언어모델보다 상당히 좋은 성능을 보여준다는 점입니다. 이렇게 한 번 고르게 높은 성능을 보이는 모델로 기반을 만들어놓은 후, 아주 빠르게 새로운 모델, 개선된 버전을 내놓기 시작했습니다. DeepSeek 모델은 처음 2023년 하반기에 출시된 후에 빠르게 AI 커뮤니티의 많은 관심을 받으면서 유명세를 탄 편이라고 할 수 있는데요. 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. 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. 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 GPT-4를 넘어서는 오픈소스 AI 모델을 개발해 많은 관심을 받고 있습니다. 바로 직후인 2023년 11월 29일, DeepSeek LLM 모델을 발표했는데, 이 모델을 ‘차세대의 오픈소스 LLM’이라고 불렀습니다.

2023년 11월 2일부터 DeepSeek의 연이은 모델 출시가 시작되는데, 그 첫 타자는 DeepSeek Coder였습니다. 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. 처음에는 Llama 2를 기반으로 다양한 벤치마크에서 주요 모델들을 고르게 앞서나가겠다는 목표로 모델을 개발, 개선하기 시작했습니다. ‘DeepSeek’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. 이 회사의 소개를 보면, ‘Making AGI a Reality’, ‘Unravel the Mystery of AGI with Curiosity’, ‘Answer the Essential Question with Long-termism’과 같은 표현들이 있는데요. 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. 특히, DeepSeek만의 혁신적인 MoE 기법, 그리고 MLA (Multi-Head Latent Attention) 구조를 통해서 높은 성능과 효율을 동시에 잡아, 향후 주시할 만한 AI 모델 개발의 사례로 인식되고 있습니다. The bigger model is extra highly effective, and its architecture is based on DeepSeek's MoE strategy with 21 billion "energetic" parameters. ✔ Efficient Processing - Uses MoE for optimized resource allocation. DeepSeek-Coder-V2 uses the identical pipeline as DeepSeekMath. Reinforcement Learning: The mannequin makes use of a more sophisticated reinforcement learning strategy, including Group Relative Policy Optimization (GRPO), which uses suggestions from compilers and test circumstances, and a learned reward mannequin to fantastic-tune the Coder.

DeepSeek-Coder-V2, costing 20-50x instances lower than different models, represents a big upgrade over the original DeepSeek-Coder, with extra intensive coaching information, larger and extra environment friendly models, enhanced context handling, and superior methods like Fill-In-The-Middle and Reinforcement Learning. Be like Mr Hammond and write more clear takes in public! For builders, this will lead to a reduction in growth time by as much as 40%, enabling extra environment friendly workflows with out compromising quality. These options together with basing on successful DeepSeekMoE architecture lead to the following results in implementation. Taking a look at the final results of the v0.5.0 analysis run, we observed a fairness downside with the new coverage scoring: executable code ought to be weighted increased than coverage. But additionally an issue. SambaNova shrinks the hardware required to effectively serve DeepSeek-R1 671B to a single rack (16 chips) - delivering 3X the speed and 5X the effectivity of the latest GPUs. The 236B DeepSeek coder V2 runs at 25 toks/sec on a single M2 Ultra. A: Investors anticipated decrease demand for GPUs on account of DeepSeek AI’s effectivity mannequin.

Investors have been fleeing US artificial intelligence stocks amid shock at a brand new, cheaper however still efficient different Chinese technology. US tech stocks bought hammered Monday. Monday about how effective those controls have been and what their future should be. We now have explored DeepSeek’s strategy to the development of advanced fashions. As an illustration, when you've got a piece of code with something lacking in the middle, the mannequin can predict what ought to be there based on the surrounding code. Then, use the next command strains to start out an API server for the model. Python library with GPU accel, LangChain help, and OpenAI-suitable AI server. Note: the above RAM figures assume no GPU offloading. 당시에 출시되었던 모든 다른 LLM과 동등하거나 앞선 성능을 보여주겠다는 목표로 만든 모델인만큼 ‘고르게 좋은’ 성능을 보여주었습니다. 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. We sincerely respect the distinctive support and shut collaboration with the DeepSeek and SGLang groups. It’s a starkly completely different way of operating from established web corporations in China, where groups are often competing for sources. There’s not leaving OpenAI and saying, "I’m going to start a company and dethrone them." It’s kind of crazy.

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