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DeepSeek 2.5 is accessible via both net platforms and APIs. 2023년 11월 2일부터 DeepSeek의 연이은 모델 출시가 시작되는데, 그 첫 타자는 DeepSeek Coder였습니다. DeepSeekMoE 아키텍처는 DeepSeek의 가장 강력한 모델이라고 할 수 있는 DeepSeek V2와 DeepSeek-Coder-V2을 구현하는데 기초가 되는 아키텍처입니다. 기존의 MoE 아키텍처는 게이팅 메커니즘 (Sparse Gating)을 사용해서 각각의 입력에 가장 관련성이 높은 전문가 모델을 선택하는 방식으로 여러 전문가 모델 간에 작업을 분할합니다. 이런 방식으로 코딩 작업에 있어서 개발자가 선호하는 방식에 더 정교하게 맞추어 작업할 수 있습니다. ‘공유 전문가’는 위에 설명한 라우터의 결정에 상관없이 ‘항상 활성화’되는 특정한 전문가를 말하는데요, 여러 가지의 작업에 필요할 수 있는 ‘공통 지식’을 처리합니다. 이전 버전인 DeepSeek-Coder의 메이저 업그레이드 버전이라고 할 수 있는 DeepSeek-Coder-V2는 이전 버전 대비 더 광범위한 트레이닝 데이터를 사용해서 훈련했고, ‘Fill-In-The-Middle’이라든가 ‘강화학습’ 같은 기법을 결합해서 사이즈는 크지만 높은 효율을 보여주고, 컨텍스트도 더 잘 다루는 모델입니다. DeepSeekMoE는 LLM이 복잡한 작업을 더 잘 처리할 수 있도록 위와 같은 문제를 개선하는 방향으로 설계된 MoE의 고도화된 버전이라고 할 수 있습니다. Moonshot AI 같은 중국의 생성형 AI 유니콘을 이전에 튜링 포스트 코리아에서도 소개한 적이 있는데요.

읽어주셔서 감사합니다. 주위 분들께도 튜링 포스트 코리아 뉴스레터 구독 추천 부탁드립니다! Multi-head latent consideration (MLA)2 to minimize the reminiscence usage of attention operators while sustaining modeling efficiency. 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. 다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. 그리고 2024년 3월 말, DeepSeek는 비전 모델에 도전해서 고품질의 비전-언어 이해를 하는 모델 DeepSeek-VL을 출시했습니다. 바로 이어서 2024년 2월, 파라미터 7B개의 전문화 모델, DeepSeekMath를 출시했습니다. 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. AMD GPU: Enables running the DeepSeek-V3 mannequin on AMD GPUs via SGLang in each BF16 and FP8 modes.

LLM v0.6.6 helps DeepSeek-V3 inference for FP8 and BF16 modes on each NVIDIA and AMD GPUs. Available in both English and Chinese languages, the LLM aims to foster research and Deepseek Online chat online innovation. Chinese AI startup DeepSeek AI has ushered in a new period in massive language models (LLMs) by debuting the DeepSeek LLM family. Large language models (LLM) have shown spectacular capabilities in mathematical reasoning, but their utility in formal theorem proving has been limited by the lack of training information. The verified theorem-proof pairs were used as synthetic information to high quality-tune the DeepSeek-Prover mannequin. Recently, Alibaba, the chinese language tech big also unveiled its own LLM called Qwen-72B, which has been educated on high-quality knowledge consisting of 3T tokens and likewise an expanded context window size of 32K. Not simply that, the company also added a smaller language model, Qwen-1.8B, touting it as a present to the research community. Comprising the DeepSeek LLM 7B/67B Base and DeepSeek LLM 7B/67B Chat - these open-source fashions mark a notable stride forward in language comprehension and versatile software.

10: 오픈소스 LLM 씬의 라이징 스타! Whether you’re working on a website, app, or interface, this site could give you some inspiration. This model is accessible through net, app, and API platforms.The corporate focuses on growing superior open-source massive language fashions (LLMs) designed to compete with main AI methods globally, together with those from OpenAI. Think about using distilled fashions for initial experiments and smaller-scale purposes, reserving the full-scale DeepSeek-R1 fashions for production tasks or when high precision is crucial. Here’s methods to log in using your mobile system. Results reveal DeepSeek LLM’s supremacy over LLaMA-2, GPT-3.5, and Claude-2 in various metrics, showcasing its prowess in English and Chinese languages. In reality, the present outcomes aren't even close to the maximum score potential, giving mannequin creators enough room to enhance. Whether you’re a student, researcher, or enterprise owner, DeepSeek delivers quicker, smarter, and extra precise outcomes. Learn extra about prompting beneath. For many who prefer a more interactive experience, DeepSeek provides a web-based mostly chat interface where you'll be able to interact with DeepSeek Coder V2 directly. DeepSeek offers builders a strong manner to improve their coding workflow. The API affords value-efficient charges while incorporating a caching mechanism that considerably reduces bills for repetitive queries.