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2023년 11월 2일부터 DeepSeek의 연이은 모델 출시가 시작되는데, 그 첫 타자는 DeepSeek Coder였습니다. 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. 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. 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. 또 한 가지 주목할 점은, DeepSeek의 소형 모델이 수많은 대형 언어모델보다 상당히 좋은 성능을 보여준다는 점입니다. 236B 모델은 210억 개의 활성 파라미터를 포함하는 DeepSeek의 MoE 기법을 활용해서, 큰 사이즈에도 불구하고 모델이 빠르고 효율적입니다. DeepSeek-Coder-V2 모델은 16B 파라미터의 소형 모델, 236B 파라미터의 대형 모델의 두 가지가 있습니다.

DeepSeek-Coder-V2 모델은 컴파일러와 테스트 케이스의 피드백을 활용하는 GRPO (Group Relative Policy Optimization), 코더를 파인튜닝하는 학습된 리워드 모델 등을 포함해서 ‘정교한 강화학습’ 기법을 활용합니다. 그 이후 2024년 5월부터는 DeepSeek-V2와 DeepSeek-Coder-V2 모델의 개발, 성공적인 출시가 이어집니다. 바로 이어서 2024년 2월, 파라미터 7B개의 전문화 모델, DeepSeekMath를 출시했습니다. 그 결과, DeepSeek site는 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. These fashions have been touted for their high compute effectivity and decrease operating prices, painting a vivid image of potential market disruption. The analysis extends to never-before-seen exams, together with the Hungarian National Highschool Exam, where DeepSeek LLM 67B Chat exhibits excellent performance. In accordance with him DeepSeek-V2.5 outperformed Meta’s Llama 3-70B Instruct and Llama 3.1-405B Instruct, but clocked in at beneath performance compared to OpenAI’s GPT-4o mini, Claude 3.5 Sonnet, and OpenAI’s GPT-4o. DeepSeek-V2.5 excels in a variety of essential benchmarks, demonstrating its superiority in both natural language processing (NLP) and coding duties. As businesses and builders Deep Seek to leverage AI more efficiently, DeepSeek-AI’s latest launch positions itself as a high contender in each normal-function language duties and specialized coding functionalities.

MacOS syncs effectively with my iPhone and iPad, I use proprietary software program (both from apple and from independent builders) that is exclusive to macOS, and Linux is just not optimized to run effectively natively on Apple Silicon fairly but. Cerebras FLOR-6.3B, Allen AI OLMo 7B, Google TimesFM 200M, AI Singapore Sea-Lion 7.5B, ChatDB Natural-SQL-7B, Brain GOODY-2, Alibaba Qwen-1.5 72B, Google DeepMind Gemini 1.5 Pro MoE, Google DeepMind Gemma 7B, Reka AI Reka Flash 21B, Reka AI Reka Edge 7B, Apple Ask 20B, Reliance Hanooman 40B, Mistral AI Mistral Large 540B, Mistral AI Mistral Small 7B, ByteDance 175B, ByteDance 530B, HF/ServiceNow StarCoder 2 15B, HF Cosmo-1B, SambaNova Samba-1 1.4T CoE. I didn’t like the newer macbook fashions in the mid to late 2010’s because macbooks launched in this period had horrible butterfly keyboards, overheating issues, a restricted quantity of ports, and Apple had removed the power to simply upgrade/replace elements. Alibaba’s Qwen workforce just released QwQ-32B-Preview, a strong new open-supply AI reasoning mannequin that may cause step-by-step via difficult problems and straight competes with OpenAI’s o1 collection across benchmarks. This new launch, issued September 6, 2024, combines both basic language processing and coding functionalities into one highly effective mannequin. HumanEval Python: DeepSeek-V2.5 scored 89, reflecting its significant advancements in coding abilities.

In inner Chinese evaluations, DeepSeek-V2.5 surpassed GPT-4o mini and ChatGPT-4o-newest. However the stakes for Chinese builders are even greater. By nature, the broad accessibility of new open source AI models and permissiveness of their licensing means it is simpler for different enterprising developers to take them and enhance upon them than with proprietary models. They're trained in a manner that appears to map to "assistant means you", so if other messages are available with that position, they get confused about what they have stated and what was stated by others. There is no such thing as a manner around it. And not in a ‘that’s good as a result of it is terrible and we bought to see it’ sort of manner? Where the SystemVerilog code was largely of excellent quality when straightforward prompts have been given, the VHDL code typically contained problems. A100 processors," in line with the Financial Times, and it's clearly putting them to good use for the good thing about open supply AI researchers.

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