I left The Odin Project and ran to Google, then to AI tools like Gemini, ChatGPT, DeepSeek for help and then to Youtube. In the existing course of, we have to read 128 BF16 activation values (the output of the previous computation) from HBM (High Bandwidth Memory) for quantization, and the quantized FP8 values are then written again to HBM, solely to be learn once more for MMA. TensorRT-LLM: Currently helps BF16 inference and INT4/eight quantization, with FP8 support coming soon. FP8 formats for deep seek learning. 그 이후 2024년 5월부터는 DeepSeek-V2와 DeepSeek-Coder-V2 모델의 개발, 성공적인 출시가 이어집니다. 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. 그리고 2024년 3월 말, DeepSeek는 비전 모델에 도전해서 고품질의 비전-언어 이해를 하는 모델 DeepSeek-VL을 출시했습니다. 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.

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. 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. 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. Benchmark tests show that DeepSeek-V3 outperformed Llama 3.1 and Qwen 2.5 while matching GPT-4o and Claude 3.5 Sonnet. DeepSeek may present that turning off entry to a key technology doesn’t essentially mean the United States will win. Also, I see individuals evaluate LLM power utilization to Bitcoin, however it’s worth noting that as I talked about on this members’ put up, Bitcoin use is tons of of times more substantial than LLMs, and a key difference is that Bitcoin is basically built on utilizing an increasing number of power over time, whereas LLMs will get more environment friendly as expertise improves.

Some individuals might not wish to do it. 2023년 11월 2일부터 DeepSeek의 연이은 모델 출시가 시작되는데, 그 첫 타자는 DeepSeek Coder였습니다. 두 모델 모두 DeepSeekMoE에서 시도했던, DeepSeek만의 업그레이드된 MoE 방식을 기반으로 구축되었는데요. 불과 두 달 만에, DeepSeek는 뭔가 새롭고 흥미로운 것을 들고 나오게 됩니다: 바로 2024년 1월, 고도화된 MoE (Mixture-of-Experts) 아키텍처를 앞세운 DeepSeekMoE와, 새로운 버전의 코딩 모델인 DeepSeek-Coder-v1.5 등 더욱 발전되었을 뿐 아니라 매우 효율적인 모델을 개발, 공개한 겁니다. 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. 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. DeepSeek 모델 패밀리는, 특히 오픈소스 기반의 LLM 분야의 관점에서 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다.

다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. DeepSeek 모델은 처음 2023년 하반기에 출시된 후에 빠르게 AI 커뮤니티의 많은 관심을 받으면서 유명세를 탄 편이라고 할 수 있는데요. 이 소형 모델은 GPT-4의 수학적 추론 능력에 근접하는 성능을 보여줬을 뿐 아니라 또 다른, 우리에게도 널리 알려진 중국의 모델, Qwen-72B보다도 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 특히 DeepSeek-Coder-V2 모델은 코딩 분야에서 최고의 성능과 비용 경쟁력으로 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 역시 중국의 스타트업인 이 DeepSeek의 기술 혁신은 실리콘 밸리에서도 주목을 받고 있습니다. ‘DeepSeek’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. 바로 직후인 2023년 11월 29일, DeepSeek LLM 모델을 발표했는데, 이 모델을 ‘차세대의 오픈소스 LLM’이라고 불렀습니다. 자, 그리고 2024년 8월, 바로 며칠 전 가장 따끈따끈한 신상 모델이 출시되었는데요. 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. 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.

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