빠르게 진화하는 인공지능 분야에서 DeepSeek은 OpenAI와 Google과 같은 기존 거대 기업에 도전하는 강력한 경쟁자로 부상했습니다. 2023년 2월 량원펑(Liang Wenfeng)이 설립한 DeepSeek은 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 혁신적인 접근 방식과 오픈소스 개발에 대한 헌신으로 주목을 받고 있는 중국 AI 기업입니다. 본 글에서는 DeepSeek 모델의 아키텍처, 혁신, 그리고 함의를 심층적으로 살펴보며, 특히 전문가 혼합(MoE) 프레임워크와 DeepSeek-V1 및 DeepSeek-RXNUMX 모델의 발전에 중점을 둡니다.
DeepSeek이란 무엇이고 왜 중요한가요?
인공지능(AI)은 빠르게 발전해 왔으며, DeepSeek은 현재까지 가장 야심 찬 프로젝트 중 하나로 손꼽힙니다. 전직 최고 수준의 AI 엔지니어와 연구자들로 구성된 팀이 개발한 DeepSeek은 GPT-4와 같은 대규모 독점 모델과 오픈 연구 커뮤니티 간의 격차를 메우는 것을 목표로 하는 차세대 오픈소스 언어 모델을 대표합니다.
2024년 후반에 출시된 DeepSeek은 학습 효율성, 확장성, 메모리 검색에 대한 몇 가지 새로운 아이디어를 도입하여 개방형 모델이 달성할 수 있는 한계를 넓혔습니다.
DeepSeek의 아키텍처는 기존 모델과 어떻게 다른가요?
MoE란 무엇인가?
기존의 고밀도 신경망에서는 모든 입력이 전체 네트워크를 통과하며 입력의 특성과 관계없이 모든 매개변수를 활성화합니다. 이러한 접근 방식은 간단하지만, 특히 모델이 확장될수록 비효율성이 발생합니다.
Mixture-of-Experts 아키텍처는 네트워크를 여러 개의 하위 네트워크, 즉 "전문가"로 나누어 각 하위 네트워크가 서로 다른 작업이나 데이터 패턴에 특화되도록 함으로써 이 문제를 해결합니다. 게이팅 메커니즘은 각 입력에 대해 이러한 전문가 중 일부를 동적으로 선택하여 네트워크에서 가장 관련성 높은 부분만 활성화되도록 합니다. 이러한 선택적 활성화는 연산 오버헤드를 줄이고 모델의 특화도를 높입니다.
Mixture-of-Experts 아키텍처는 대규모 신경망의 효율성과 확장성을 향상시키도록 설계된 기술입니다. MoE는 모든 입력에 대해 모든 매개변수를 활성화하는 대신, 입력 데이터를 기반으로 특정 "전문가" 네트워크의 하위 집합을 선택적으로 활성화합니다. 이 접근 방식은 연산 부하를 줄이고 더욱 집중적인 처리를 가능하게 합니다.
DeepSeek의 MoE 구현
DeepSeek-R1 및 DeepSeek-V2와 같은 DeepSeek 모델은 고급 MoE 프레임워크를 활용합니다. 예를 들어, DeepSeek-R1은 671억 개의 매개변수로 구성되어 있지만, 주어진 순방향 패스 동안 활성화되는 매개변수는 37억 개뿐입니다. 이러한 선택적 활성화는 가장 관련성이 높은 전문가에게 입력을 전달하는 정교한 게이팅 메커니즘에 의해 관리되어 성능 저하 없이 연산 효율을 최적화합니다.
단순화된 DeepSeek 변환기는 어떻게 생겼을까?
DeepSeek이 어떻게 전문가의 희소 혼합 메커니즘을 구현하는지에 대한 간단한 코드 예는 다음과 같습니다.
pythonimport torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Expert(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim):
super(Expert, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
def forward(self, x):
return F.relu(self.fc(x))
class SparseMoE(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim, num_experts=8, k=2):
super(SparseMoE, self).__init__()
self.experts = nn.ModuleList()
self.gate = nn.Linear(hidden_dim, num_experts)
self.k = k
def forward(self, x):
scores = self.gate(x)
topk = torch.topk(scores, self.k, dim=-1)
output = 0
for idx in range(self.k):
expert_idx = topk.indices
expert_weight = F.softmax(topk.values, dim=-1)
expert_output = torch.stack((x) for j, i in enumerate(expert_idx)])
output += expert_weight.unsqueeze(-1) * expert_output
return output
# Example usage
batch_size, hidden_dim = 16, 512
x = torch.randn(batch_size, hidden_dim)
model = SparseMoE(hidden_dim)
out = model(x)
print(out.shape) # Output shape: (16, 512)
이 기본적인 예제는 입력을 기반으로 2명의 전문가를 동적으로 선택하고 해당 출력을 집계하는 것을 시뮬레이션합니다.
DeepSeek은 어떤 훈련 전략을 사용했나요?
데이터 수집 및 큐레이션은 어떻게 처리되었나요?
DeepSeek의 제작자는 다음에 큰 중점을 두었습니다. 데이터 품질 엄청난 양에 대해서 말입니다. OpenAI와 다른 회사들이 공공 인터넷에서 데이터를 수집하는 동안, DeepSeek은 다음을 결합했습니다.
- 큐레이트된 오픈 데이터 세트(Pile, Common Crawl 세그먼트)
- 학술 코퍼스
- 코드 저장소(GitHub 등)
- 더 작은 감독 모델을 사용하여 생성된 특수 합성 데이터 세트
그들의 훈련에는 다음이 포함되었습니다. 다단식의 커리큘럼 학습 접근 방식:
- 초기 단계는 더 쉽고 사실적인 데이터 세트로 훈련됨
- 후반 단계에서는 추론 중심 작업과 코딩 작업이 강조되었습니다.
어떤 최적화 기술이 사용되었나요?
대규모 언어 모델을 효율적으로 학습하는 것은 여전히 큰 과제로 남아 있습니다. DeepSeek에 적용된 기술은 다음과 같습니다.
- ZeRO-3 병렬성: GPU 전반에 걸쳐 최적화 상태, 그래디언트 및 매개변수를 분할합니다.
- 훈련 중 Int8 양자화: 모델 품질을 손상시키지 않고 메모리 사용량을 최소화합니다.
- 적응 학습률: 워밍업과 함께 코사인 어닐링과 같은 기술을 사용합니다.
다음은 적응형 학습률 스케줄링을 보여주는 간단한 코드입니다.
pythonfrom torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
for epoch in range(100):
train(model)
validate(model)
scheduler.step()
이 코드는 훈련 중에 학습률을 원활하게 조절합니다.
DeepSeek은 어떻게 뛰어난 성능을 달성하나요?
검색은 어떤 역할을 하나요?
DeepSeek은 내장된 검색 시스템을 통합합니다. 마치 검색 엔진을 신경망에 연결하는 것과 같습니다. 프롬프트가 주어지면 모델은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 쿼리를 인코딩하세요
- 외부 메모리에서 관련 문서 검색
- 문서를 자체 내부 지식과 융합합니다.
이를 통해 DeepSeek은 기존의 폐쇄형 모델보다 사실에 기반하고 최신 상태를 유지하는 데 훨씬 더 능숙합니다.
개념적으로는 다음과 같습니다.
pythonclass Retriever:
def __init__(self, index):
self.index = index # Assume some pre-built search index
def retrieve(self, query_embedding):
# Search based on similarity
return self.index.search(query_embedding)
class DeepSeekWithRetriever(nn.Module):
def __init__(self, model, retriever):
super().__init__()
self.model = model
self.retriever = retriever
def forward(self, query):
embedding = self.model.encode(query)
docs = self.retriever.retrieve(embedding)
augmented_input = query + " " + " ".join(docs)
output = self.model.generate(augmented_input)
return output
이런 종류의 검색 증강 생성(RAG) DeepSeek의 장기 추론 능력을 크게 향상시킵니다.
DeepSeek은 어떻게 평가되나요?
이 모델은 다음을 사용하여 벤치마킹되었습니다.
- MMLU: 멀티태스킹 언어 이해
- 인간평가: 코드 생성 정확도
- 진실QA: 진실하게 대답할 수 있는 능력
- BIG-벤치: 일반적인 광범위한 AI 평가
대부분의 경우, DeepSeek의 가장 큰 모델(30B, 65B 매개변수)은 추론 작업에서 GPT-4-turbo와 동등하거나 심지어 능가하는 성과를 보였으며, 실행 비용도 상당히 저렴했습니다.
DeepSeek에는 어떤 과제가 남아 있을까?
DeepSeek은 인상적이기는 하지만 단점도 있습니다.
- 편견과 독성: 큐레이팅된 데이터 세트에서도 문제가 있는 출력이 유출될 수 있습니다.
- 검색 대기 시간: RAG 시스템은 순수 생성 모델보다 느릴 수 있습니다.
- 컴퓨팅 비용: MoE가 있더라도 이러한 모델을 훈련하고 제공하는 데는 여전히 많은 비용이 듭니다.
DeepSeek 팀은 모델 정리, 더욱 스마트한 검색 알고리즘, 편향 완화를 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
결론
DeepSeek은 트랜스포머 기반 모델의 등장 이후 개방형 AI 개발에 있어 가장 중요한 변화 중 하나입니다. 희소 전문가, 검색 통합, 그리고 더욱 스마트한 학습 목표와 같은 아키텍처 혁신을 통해 DeepSeek은 개방형 모델이 달성할 수 있는 새로운 기준을 제시했습니다.
AI 환경이 발전함에 따라 DeepSeek(및 파생 기술)이 차세대 지능형 애플리케이션 형성에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
시작 가이드
개발자는 액세스할 수 있습니다 딥시크 R1 API 및 딥시크 V3 API 을 통하여 코멧API시작하려면 Playground에서 모델의 기능을 탐색하고 다음을 참조하세요. API 가이드 자세한 지침은 를 참조하세요. 일부 개발자는 모델을 사용하기 전에 소속 기관을 확인해야 할 수도 있습니다.
