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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, DeepSeek r1 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 four 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. ‘DeepSeek’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. DeepSeek 모델 패밀리의 면면을 한 번 살펴볼까요? What is DeepSeek AI? This strategic adaptation has positioned DeepSeek as a formidable competitor within the AI panorama. We now have a 3D gadget mesh with knowledgeable parallel shard dimension, ZeRO-3 shard dimension, and a replicate dimension for pure knowledge parallelism. The important thing advantage of expert parallelism is processing just a few, bigger 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 knowledgeable parallelism. To use HSDP we will prolong our earlier system mesh from expert parallelism and let PyTorch do the heavy lifting of truly sharding and gathering when wanted. PyTorch Distributed Checkpoint ensures the model’s state will be saved and restored precisely throughout all nodes in the training cluster in parallel, no matter any modifications within the cluster’s composition as a consequence of node failures or additions. Communication increases as a result of the need to synchronize and share mannequin parameters, gradients, and optimizer states across all GPUs which includes all-collect and reduce-scatter operations. Lampert estimates DeepSeek's annual prices for operations are in all probability nearer to between $500 million and $1 billion. As GPUs are optimized for big-scale parallel computations, larger operations can better exploit their capabilities, leading to larger utilization and efficiency. MegaBlocks is an efficient MoE implementation that makes use of sparse matrix multiplication to compute expert outputs in parallel regardless of uneven token project. With PyTorch, we are able to successfully combine these two types of parallelism, leveraging FSDP’s higher stage API while using the lower-stage DTensor abstraction after we wish to implement something customized like professional parallelism.

ZeRO-3 is a kind of information parallelism the place weights and optimizers are sharded across every GPU instead of being replicated. Instead of skilled weights being communicated across all GPUs, tokens are sent to the gadget that contains the expert. This involves each device sending the tokens assigned to consultants on other gadgets, while receiving tokens assigned to its native experts. MegaBlocks implements a dropless MoE that avoids dropping tokens whereas using GPU kernels that maintain efficient coaching. The information sent tech stocks tumbling while elevating questions on the necessity for enormous spending on AI tasks. It refuses to reply politically sensitive questions about matters together with China’s top chief Xi Jinping, the 1989 Tiananmen Square incident, Tibet, Taiwan, and the persecution of Uyghurs. "We don’t do mediocre issues and answer the largest questions with curiosity and a far-reaching imaginative and prescient," the post added. The China-primarily based firm's emergence has raised questions about leading U.S. After the discharge of the primary Chinese ChatGPT equivalent, made by search engine giant Baidu , there was widespread disappointment in China over the hole in AI capabilities between U.S. I’ll be sharing extra quickly on how to interpret the steadiness of power in open weight language fashions between the U.S.

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