The usage of DeepSeek LLM Base/Chat fashions is subject to the Model License. DeepSeek 모델 패밀리는, 특히 오픈소스 기반의 LLM 분야의 관점에서 흥미로운 사례라고 할 수 있습니다. 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. 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. 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. 2023년 11월 2일부터 DeepSeek의 연이은 모델 출시가 시작되는데, 그 첫 타자는 DeepSeek Coder였습니다.

다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. 이렇게 한 번 고르게 높은 성능을 보이는 모델로 기반을 만들어놓은 후, 아주 빠르게 새로운 모델, 개선된 버전을 내놓기 시작했습니다. DeepSeek 모델 패밀리의 면면을 한 번 살펴볼까요? ‘DeepSeek’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. 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. 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. By implementing these methods, DeepSeekMoE enhances the effectivity of the mannequin, allowing it to perform better than other MoE models, particularly when handling larger datasets.

2) Compared with Qwen2.5 72B Base, the state-of-the-art Chinese open-source mannequin, with only half of the activated parameters, DeepSeek-V3-Base also demonstrates exceptional advantages, especially on English, multilingual, code, and math benchmarks. Training knowledge: Compared to the original DeepSeek-Coder, DeepSeek-Coder-V2 expanded the coaching information considerably by including a further 6 trillion tokens, increasing the overall to 10.2 trillion tokens. DeepSeek Coder is a capable coding mannequin skilled on two trillion code and natural language tokens. A basic use mannequin that gives advanced pure language understanding and era capabilities, empowering functions with excessive-performance textual content-processing functionalities throughout various domains and languages. The Hermes 3 sequence builds and expands on the Hermes 2 set of capabilities, together with extra powerful and dependable function calling and structured output capabilities, generalist assistant capabilities, and improved code generation skills. Hermes 3 is a generalist language mannequin with many enhancements over Hermes 2, together with superior agentic capabilities, a lot better roleplaying, reasoning, multi-flip dialog, lengthy context coherence, and enhancements across the board. This can be a general use mannequin that excels at reasoning and multi-turn conversations, with an improved concentrate on longer context lengths. Hermes Pro takes advantage of a particular system prompt and multi-turn function calling structure with a brand new chatml role as a way to make operate calling reliable and simple to parse.

Hermes 2 Pro is an upgraded, retrained model of Nous Hermes 2, consisting of an updated and cleaned version of the OpenHermes 2.5 Dataset, as well as a newly launched Function Calling and JSON Mode dataset developed in-house. A normal use mannequin that maintains excellent normal task and conversation capabilities whereas excelling at JSON Structured Outputs and bettering on a number of different metrics. The base model of DeepSeek-V3 is pretrained on a multilingual corpus with English and Chinese constituting the majority, ديب سيك مجانا so we evaluate its performance on a sequence of benchmarks primarily in English and Chinese, in addition to on a multilingual benchmark. LMDeploy, a versatile and high-performance inference and serving framework tailor-made for giant language fashions, now helps DeepSeek-V3. 2. Apply the identical RL process as R1-Zero, but also with a "language consistency reward" to encourage it to respond monolingually. The high-quality-tuning process was performed with a 4096 sequence length on an 8x a100 80GB DGX machine. This model is designed to process large volumes of data, uncover hidden patterns, and supply actionable insights. 8. Click Load, and the mannequin will load and is now prepared for use. The model will start downloading.