DeepSeek Explained: What's It and Is It Safe To use? I assume that the majority individuals who still use the latter are newbies following tutorials that haven't been updated but or presumably even ChatGPT outputting responses with create-react-app as an alternative of Vite. Semiconductor export controls are the means; AI is the tip. While particular languages supported will not be listed, DeepSeek Coder is educated on an enormous dataset comprising 87% code from a number of sources, suggesting broad language support. Succeeding at this benchmark would present that an LLM can dynamically adapt its knowledge to handle evolving code APIs, rather than being limited to a hard and fast set of capabilities. The question on the rule of legislation generated essentially the most divided responses - showcasing how diverging narratives in China and the West can influence LLM outputs. From 1 and Deepseek (diaspora.mifritscher.de) 2, you should now have a hosted LLM mannequin working. Many regard 3.5 Sonnet as the very best code mannequin nevertheless it has no paper. Therefore, we frame code restore as a supervised finetuning problem. DeepSeek-V2는 위에서 설명한 혁신적인 MoE 기법과 더불어 DeepSeek 연구진이 고안한 MLA (Multi-Head Latent Attention)라는 구조를 결합한 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 최첨단 언어 모델입니다.

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. 자, 그리고 2024년 8월, 바로 며칠 전 가장 따끈따끈한 신상 모델이 출시되었는데요. 자, 지금까지 고도화된 오픈소스 생성형 AI 모델을 만들어가는 DeepSeek의 접근 방법과 그 대표적인 모델들을 살펴봤는데요. 이 Lean four 환경에서 각종 정리의 증명을 하는데 사용할 수 있는 최신 오픈소스 모델이 DeepSeek-Prover-V1.5입니다. DeepSeekMoE 아키텍처는 DeepSeek의 가장 강력한 모델이라고 할 수 있는 DeepSeek V2와 DeepSeek-Coder-V2을 구현하는데 기초가 되는 아키텍처입니다. 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. ‘공유 전문가’는 위에 설명한 라우터의 결정에 상관없이 ‘항상 활성화’되는 특정한 전문가를 말하는데요, 여러 가지의 작업에 필요할 수 있는 ‘공통 지식’을 처리합니다. 현재 출시한 모델들 중 가장 인기있다고 할 수 있는 deepseek ai china-Coder-V2는 코딩 작업에서 최고 수준의 성능과 비용 경쟁력을 보여주고 있고, Ollama와 함께 실행할 수 있어서 인디 개발자나 엔지니어들에게 아주 매력적인 옵션입니다. 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. 을 조합해서 개선함으로써 수학 관련 벤치마크에서의 성능을 상당히 개선했습니다 - 고등학교 수준의 miniF2F 테스트에서 63.5%, 학부 수준의 ProofNet 테스트에서 25.3%의 합격률을 나타내고 있습니다.

이렇게 ‘준수한’ 성능을 보여주기는 했지만, 다른 모델들과 마찬가지로 ‘연산의 효율성 (Computational Efficiency)’이라든가’ 확장성 (Scalability)’라는 측면에서는 여전히 문제가 있었죠. 다른 오픈소스 모델은 압도하는 품질 대비 비용 경쟁력이라고 봐야 할 거 같고, 빅테크와 거대 스타트업들에 밀리지 않습니다. 대부분의 오픈소스 비전-언어 모델이 ‘Instruction Tuning’에 집중하는 것과 달리, 시각-언어데이터를 활용해서 Pretraining (사전 훈련)에 더 많은 자원을 투입하고, 고해상도/저해상도 이미지를 처리하는 두 개의 비전 인코더를 사용하는 하이브리드 비전 인코더 (Hybrid Vision Encoder) 구조를 도입해서 성능과 효율성의 차별화를 꾀했습니다. 위에서 ‘DeepSeek-Coder-V2가 코딩과 수학 분야에서 GPT4-Turbo를 능가한 최초의 오픈소스 모델’이라고 말씀드렸는데요. DeepSeek-Coder-V2는 코딩과 수학 분야에서 GPT4-Turbo를 능가하는 최초의 오픈 소스 AI 모델로, 가장 좋은 평가를 받고 있는 새로운 모델 중 하나입니다. 예를 들어 중간에 누락된 코드가 있는 경우, 이 모델은 주변의 코드를 기반으로 어떤 내용이 빈 곳에 들어가야 하는지 예측할 수 있습니다. 과연 DeepSeekMoE는 거대언어모델의 어떤 문제, 어떤 한계를 해결하도록 설계된 걸까요? 이 DeepSeek-Coder-V2 모델에는 어떤 비밀이 숨어있길래 GPT4-Turbo 뿐 아니라 Claude-3-Opus, Gemini-1.5-Pro, Llama-3-70B 등 널리 알려진 모델들까지도 앞서는 성능과 효율성을 달성할 수 있었을까요? ‘코드 편집’ 능력에서는 DeepSeek-Coder-V2 0724 모델이 최신의 GPT-4o 모델과 동등하고 Claude-3.5-Sonnet의 77.4%에만 살짝 뒤지는 72.9%를 기록했습니다. DeepSeek-V2에서 도입한 MLA라는 구조는 이 어텐션 메커니즘을 변형해서 KV 캐시를 아주 작게 압축할 수 있게 한 거고, 그 결과 모델이 정확성을 유지하면서도 정보를 훨씬 빠르게, 더 적은 메모리를 가지고 처리할 수 있게 되는 거죠.

거의 한 달에 한 번 꼴로 새로운 모델 아니면 메이저 업그레이드를 출시한 셈이니, 정말 놀라운 속도라고 할 수 있습니다. 자세한 분석 내용은 Artificial Analysis를 한 번 참조해 보시기 바랍니다. 모든 태스크를 대상으로 전체 2,360억개의 파라미터를 다 사용하는 대신에, DeepSeek-V2는 작업에 따라서 일부 (210억 개)의 파라미터만 활성화해서 사용합니다. 당시에 출시되었던 모든 다른 LLM과 동등하거나 앞선 성능을 보여주겠다는 목표로 만든 모델인만큼 ‘고르게 좋은’ 성능을 보여주었습니다. 이렇게 하는 과정에서, 모든 시점의 은닉 상태들과 그것들의 계산값을 ‘KV 캐시 (Key-Value Cache)’라는 이름으로 저장하게 되는데, 이게 아주 메모리가 많이 필요하고 느린 작업이예요. 이게 무슨 모델인지 아주 간단히 이야기한다면, 우선 ‘Lean’이라는 ‘ 기능적 (Functional) 프로그래밍 언어’이자 ‘증명 보조기 (Theorem Prover)’가 있습니다. 이런 두 가지의 기법을 기반으로, DeepSeekMoE는 모델의 효율성을 한층 개선, 특히 대규모의 데이터셋을 처리할 때 다른 MoE 모델보다도 더 좋은 성능을 달성할 수 있습니다. 처음에는 경쟁 모델보다 우수한 벤치마크 기록을 달성하려는 목적에서 출발, 다른 기업과 비슷하게 다소 평범한(?) 모델을 만들었는데요. 다만, deepseek ai china-Coder-V2 모델이 Latency라든가 Speed 관점에서는 다른 모델 대비 열위로 나타나고 있어서, 해당하는 유즈케이스의 특성을 고려해서 그에 부합하는 모델을 골라야 합니다. DeepSeek-Coder-V2 모델을 기준으로 볼 때, Artificial Analysis의 분석에 따르면 이 모델은 최상급의 품질 대비 비용 경쟁력을 보여줍니다.

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