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What is the difference between DeepSeek LLM and other language models? Introducing DeepSeek-VL, an open-source Vision-Language (VL) Model designed for actual-world vision and language understanding purposes. Excels in each English and Chinese language tasks, in code era and mathematical reasoning. Within the meantime, investors are taking a better look at Chinese AI companies. The price of progress in AI is way nearer to this, at the least until substantial improvements are made to the open variations of infrastructure (code and data7). LLaVA-OneVision is the primary open mannequin to attain state-of-the-artwork performance in three vital laptop imaginative and prescient eventualities: single-image, multi-picture, and video duties. With the intention to foster research, now we have made DeepSeek LLM 7B/67B Base and DeepSeek LLM 7B/67B Chat open source for the research group. 바로 직후인 2023년 11월 29일, DeepSeek LLM 모델을 발표했는데, 이 모델을 ‘차세대의 오픈소스 LLM’이라고 불렀습니다. 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. 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? 다시 DeepSeek 이야기로 돌아와서, DeepSeek 모델은 그 성능도 우수하지만 ‘가격도 상당히 저렴’한 편인, 꼭 한 번 살펴봐야 할 모델 중의 하나인데요. 또 한 가지 주목할 점은, DeepSeek의 소형 모델이 수많은 대형 언어모델보다 상당히 좋은 성능을 보여준다는 점입니다. 더 적은 수의 활성화된 파라미터를 가지고도 DeepSeekMoE는 Llama 2 7B와 비슷한 성능을 달성할 수 있었습니다. 특히 DeepSeek-V2는 더 적은 메모리를 사용하면서도 더 빠르게 정보를 처리하는 또 하나의 혁신적 기법, MLA (Multi-Head Latent Attention)을 도입했습니다. The best speculation the authors have is that humans advanced to consider comparatively easy things, like following a scent within the ocean (and then, finally, on land) and this variety of labor favored a cognitive system that might take in a huge quantity of sensory knowledge and compile it in a massively parallel manner (e.g, how we convert all the information from our senses into representations we are able to then focus attention on) then make a small number of choices at a much slower fee. 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. 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.

‘DeepSeek’은 오늘 이야기할 생성형 AI 모델 패밀리의 이름이자 이 모델을 만들고 있는 스타트업의 이름이기도 합니다. 역시 중국의 스타트업인 이 DeepSeek의 기술 혁신은 실리콘 밸리에서도 주목을 받고 있습니다. 물론 허깅페이스에 올라와 있는 모델의 수가 전체적인 회사의 역량이나 모델의 수준에 대한 직접적인 지표가 될 수는 없겠지만, deepseek ai이라는 회사가 ‘무엇을 해야 하는가에 대한 어느 정도 명확한 그림을 가지고 빠르게 실험을 반복해 가면서 모델을 출시’하는구나 짐작할 수는 있습니다. 시장의 규모, 경제적/산업적 환경, 정치적 안정성 측면에서 우리나라와는 많은 차이가 있기는 하지만, 과연 우리나라의 생성형 AI 생태계가 어떤 도전을 해야 할지에 대한 하나의 시금석이 될 수도 있다고 생각합니다. ‘장기적인 관점에서 현재의 생성형 AI 기술을 바탕으로 AGI로 가는 길을 찾아보겠다’는 꿈이 엿보이는 듯합니다. Moonshot AI 같은 중국의 생성형 AI 유니콘을 이전에 튜링 포스트 코리아에서도 소개한 적이 있는데요. DeepSeek 모델은 처음 2023년 하반기에 출시된 후에 빠르게 AI 커뮤니티의 많은 관심을 받으면서 유명세를 탄 편이라고 할 수 있는데요. 이 회사의 소개를 보면, ‘Making AGI a Reality’, ‘Unravel the Mystery of AGI with Curiosity’, ‘Answer the Essential Question with Long-termism’과 같은 표현들이 있는데요. 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.

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. 236B 모델은 210억 개의 활성 파라미터를 포함하는 DeepSeek의 MoE 기법을 활용해서, 큰 사이즈에도 불구하고 모델이 빠르고 효율적입니다. 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. 두 모델 모두 DeepSeekMoE에서 시도했던, DeepSeek만의 업그레이드된 MoE 방식을 기반으로 구축되었는데요. 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. 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 이어서 2024년 2월, 파라미터 7B개의 전문화 모델, DeepSeekMath를 출시했습니다.

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