The Unadvertised Details Into Deepseek Ai That Most Individuals Don't Find out about > 자유게시판

DeepSeek 모델은 처음 2023년 하반기에 출시된 후에 빠르게 AI 커뮤니티의 많은 관심을 받으면서 유명세를 탄 편이라고 할 수 있는데요. 특히 DeepSeek-Coder-V2 모델은 코딩 분야에서 최고의 성능과 비용 경쟁력으로 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 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. 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. 다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, Free DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. 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. 또 한 가지 주목할 점은, DeepSeek의 소형 모델이 수많은 대형 언어모델보다 상당히 좋은 성능을 보여준다는 점입니다. 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. 이 Lean 4 환경에서 각종 정리의 증명을 하는데 사용할 수 있는 최신 오픈소스 모델이 DeepSeek-Prover-V1.5입니다.

자, 그리고 2024년 8월, 바로 며칠 전 가장 따끈따끈한 신상 모델이 출시되었는데요. 그 결과, DeepSeek는 정해진 토큰 예산 안에서 고해상도 이미지 (1024X1024)를 효율적으로 처리하면서도 계산의 오버헤드를 낮게 유지할 수 있다는 걸 보여줬습니다 - 바로 DeepSeek가 해결하고자 했던, 계산 효율성 (Computational Efficiency) 문제를 성공적으로 극복했다는 의미죠. 바로 직후인 2023년 11월 29일, DeepSeek LLM 모델을 발표했는데, 이 모델을 ‘차세대의 오픈소스 LLM’이라고 불렀습니다. 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 GPT-4를 넘어서는 오픈소스 AI 모델을 개발해 많은 관심을 받고 있습니다. 처음에는 Llama 2를 기반으로 다양한 벤치마크에서 주요 모델들을 고르게 앞서나가겠다는 목표로 모델을 개발, 개선하기 시작했습니다. ‘Free DeepSeek v3’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. DeepSeek 모델 패밀리의 면면을 한 번 살펴볼까요? What's DeepSeek AI? This strategic adaptation has positioned DeepSeek as a formidable competitor in the AI panorama. We now have a 3D system mesh with expert parallel shard dimension, ZeRO-three shard dimension, and a replicate dimension for pure knowledge parallelism. The key benefit of expert parallelism is processing a number of, larger matrix multiplications as an alternative of several small matrix multiplications.

We leverage PyTorch’s DTensor, a low-level abstraction for describing how tensors are sharded and replicated, to successfully implement professional parallelism. To use HSDP we can extend our previous device mesh from knowledgeable parallelism and let PyTorch do the heavy lifting of truly sharding and gathering when wanted. PyTorch Distributed Checkpoint ensures the model’s state could be saved and restored precisely across all nodes within the training cluster in parallel, regardless of any changes within the cluster’s composition on account of node failures or additions. Communication will increase due to the necessity to synchronize and share mannequin parameters, gradients, and optimizer states throughout all GPUs which includes all-gather and scale back-scatter operations. Lampert estimates Free DeepSeek v3's annual prices for operations are probably closer to between $500 million and $1 billion. As GPUs are optimized for giant-scale parallel computations, larger operations can higher exploit their capabilities, leading to higher utilization and efficiency. MegaBlocks is an efficient MoE implementation that makes use of sparse matrix multiplication to compute professional outputs in parallel despite uneven token assignment. With PyTorch, we will effectively mix these two types of parallelism, leveraging FSDP’s larger level API while utilizing the decrease-level DTensor abstraction after we want to implement one thing customized like expert parallelism.

ZeRO-three is a form of information parallelism where weights and optimizers are sharded throughout every GPU as a substitute of being replicated. Instead of knowledgeable weights being communicated throughout all GPUs, tokens are despatched to the gadget that accommodates the skilled. This entails every machine sending the tokens assigned to experts on different units, while receiving tokens assigned to its native specialists. MegaBlocks implements a dropless MoE that avoids dropping tokens while using GPU kernels that maintain environment friendly coaching. The news sent tech stocks tumbling whereas elevating questions on the necessity for large spending on AI tasks. It refuses to answer politically delicate questions on matters together with China’s high leader Xi Jinping, the 1989 Tiananmen Square incident, Tibet, Taiwan, and the persecution of Uyghurs. "We don’t do mediocre issues and answer the most important questions with curiosity and a far-reaching vision," the put up added. The China-based mostly firm's emergence has raised questions about main U.S. After the release of the primary Chinese ChatGPT equal, made by search engine big Baidu , there was widespread disappointment in China over the hole in AI capabilities between U.S. I’ll be sharing more soon on methods to interpret the steadiness of energy in open weight language models between the U.S.