Compared with DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 achieves stronger efficiency, and meanwhile saves 42.5% of training prices, reduces the KV cache by 93.3%, and boosts the utmost era throughput to 5.76 occasions. DeepSeek-Coder-Base-v1.5 mannequin, regardless of a slight lower in coding performance, shows marked improvements across most duties when in comparison with the DeepSeek-Coder-Base model. The Deepseek R1 mannequin became a leapfrog to turnover the sport for Open AI’s ChatGPT. The researchers have also explored the potential of DeepSeek-Coder-V2 to push the boundaries of mathematical reasoning and code era for big language models, as evidenced by the related papers DeepSeekMath: Pushing the boundaries of Mathematical Reasoning in Open Language and AutoCoder: Enhancing Code with Large Language Models. Our objective is to explore the potential of LLMs to develop reasoning capabilities without any supervised knowledge, focusing on their self-evolution by means of a pure RL process. By simulating many random "play-outs" of the proof course of and analyzing the results, the system can establish promising branches of the search tree and focus its efforts on those areas.

Haystack is a Python-only framework; you can install it using pip. Additionally, now you can also run a number of models at the same time using the --parallel possibility. The next command runs multiple models through Docker in parallel on the same host, with at most two container situations working at the identical time. Its R1 model outperforms OpenAI's o1-mini on multiple benchmarks, and research from Artificial Analysis ranks it ahead of models from Google, Meta and Anthropic in total quality. The classic instance is AlphaGo, the place DeepMind gave the model the foundations of Go together with the reward function of winning the sport, and then let the model determine every little thing else on its own. 3. Synthesize 600K reasoning data from the inner model, with rejection sampling (i.e. if the generated reasoning had a flawed remaining answer, then it's removed). 2. SQL Query Generation: It converts the generated steps into SQL queries. DeepSeek-Coder-V2 모델을 기준으로 볼 때, Artificial Analysis의 분석에 따르면 이 모델은 최상급의 품질 대비 비용 경쟁력을 보여줍니다. 자, 이제 이 글에서 다룰 마지막 모델, DeepSeek-Coder-V2를 살펴볼까요? 이렇게 한 번 고르게 높은 성능을 보이는 모델로 기반을 만들어놓은 후, 아주 빠르게 새로운 모델, 개선된 버전을 내놓기 시작했습니다.

다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. 자, 지금까지 고도화된 오픈소스 생성형 AI 모델을 만들어가는 DeepSeek의 접근 방법과 그 대표적인 모델들을 살펴봤는데요. 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. 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. 더 적은 수의 활성화된 파라미터를 가지고도 DeepSeekMoE는 Llama 2 7B와 비슷한 성능을 달성할 수 있었습니다. 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. 바로 이어서 2024년 2월, 파라미터 7B개의 전문화 모델, DeepSeekMath를 출시했습니다.

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. 글을 시작하면서 말씀드린 것처럼, DeepSeek이라는 스타트업 자체, 이 회사의 연구 방향과 출시하는 모델의 흐름은 계속해서 주시할 만한 대상이라고 생각합니다. 그 이후 2024년 5월부터는 DeepSeek-V2와 DeepSeek-Coder-V2 모델의 개발, 성공적인 출시가 이어집니다. 이런 두 가지의 기법을 기반으로, DeepSeekMoE는 모델의 효율성을 한층 개선, 특히 대규모의 데이터셋을 처리할 때 다른 MoE 모델보다도 더 좋은 성능을 달성할 수 있습니다. DeepSeek-Coder-V2는 코딩과 수학 분야에서 GPT4-Turbo를 능가하는 최초의 오픈 소스 AI 모델로, 가장 좋은 평가를 받고 있는 새로운 모델 중 하나입니다. 어쨌든 범용의 코딩 프로젝트에 활용하기에 최적의 모델 후보 중 하나임에는 분명해 보입니다. 거의 한 달에 한 번 꼴로 새로운 모델 아니면 메이저 업그레이드를 출시한 셈이니, 정말 놀라운 속도라고 할 수 있습니다. 자세한 분석 내용은 Artificial Analysis를 한 번 참조해 보시기 바랍니다. Note: this mannequin is bilingual in English and Chinese. Chinese AI startup DeepSeek AI has ushered in a brand new period in giant language fashions (LLMs) by debuting the DeepSeek LLM family. There could be benchmark data leakage/overfitting to benchmarks plus we don't know if our benchmarks are correct sufficient for the SOTA LLMs.

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