The Advanced Guide To Deepseek

An attacker can passively monitor all site visitors and study essential details about customers of the DeepSeek app. Yes, you may sometimes cancel your subscription at any time. So I danced by way of the basics, every studying part was the very best time of the day and every new course section felt like unlocking a new superpower. If this happens, you possibly can close the web page and install a authentic ad blocker like AdGuard to remove ads from the sites you go to. DeepSeek also provides a range of distilled fashions, known as DeepSeek-R1-Distill, that are based mostly on fashionable open-weight models like Llama and Qwen, advantageous-tuned on synthetic data generated by R1. In truth, DeepSeek's latest model is so efficient that it required one-tenth the computing power of Meta's comparable Llama 3.1 model to practice, based on the analysis institution Epoch AI. With employees additionally calling DeepSeek's fashions 'wonderful,' the US software seller weighed the potential risks of hosting AI technology developed in China before ultimately deciding to offer it to purchasers, stated Christian Kleinerman, Snowflake's govt vice president of product. There exists a sturdy underground network that efficiently smuggles restricted Nvidia chips into China. CUDA is the language of alternative for anybody programming these models, and CUDA solely works on Nvidia chips.

Then its base model, DeepSeek V3, outperformed main open-source models, and R1 broke the internet. Even more impressively, they’ve finished this solely in simulation then transferred the brokers to real world robots who are in a position to play 1v1 soccer against eachother. The rationale it's value-effective is that there are 18x more total parameters than activated parameters in DeepSeek-V3 so only a small fraction of the parameters must be in expensive HBM. Any more than eight and you’re only a ‘pass’ for them." Liang explains the bias towards youth: "We need people who are extremely keen about know-how, not people who find themselves used to using experience to seek out solutions. Feel free to skip previous the foundations in case you don’t want a refresher on any of those concepts. Further, interested developers may take a look at Codestral’s capabilities by chatting with an instructed model of the mannequin on Le Chat, Mistral’s free conversational interface. DeepSeek is also offering its R1 fashions underneath an open supply license, enabling free use. To make use of torch.compile in SGLang, add --allow-torch-compile when launching the server. 수학과 코딩 벤치마크에서 DeepSeek-Coder-V2의 성능. 코드 편집 성능 비교.

소스 코드 60%, 수학 코퍼스 (말뭉치) 10%, 자연어 30%의 비중으로 학습했는데, 약 1조 2천억 개의 코드 토큰은 깃허브와 CommonCrawl로부터 수집했다고 합니다. DeepSeek-Coder-V2는 컨텍스트 길이를 16,000개에서 128,000개로 확장, 훨씬 더 크고 복잡한 프로젝트도 작업할 수 있습니다 - 즉, 더 광범위한 코드 베이스를 더 잘 이해하고 관리할 수 있습니다. DeepSeekMoE 아키텍처는 DeepSeek의 가장 강력한 모델이라고 할 수 있는 DeepSeek V2와 DeepSeek-Coder-V2을 구현하는데 기초가 되는 아키텍처입니다. 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 Ai Chat-V2, DeepSeek-Coder-V2, DeepSeek-Prover-V1.5 등 다양한 용도에 활용할 수 있는 최고 수준의 모델들을 빠르게 연이어 출시했습니다. 하지만 각 전문가가 ‘고유한 자신만의 영역’에 효과적으로 집중할 수 있도록 하는데는 난점이 있다는 문제 역시 있습니다. 따라서 각각의 전문가가 자기만의 고유하고 전문화된 영역에 집중할 수 있습니다. 공유 전문가가 있다면, 모델이 구조 상의 중복성을 줄일 수 있고 동일한 정보를 여러 곳에 저장할 필요가 없어지게 되죠. 이런 두 가지의 기법을 기반으로, DeepSeekMoE는 모델의 효율성을 한층 개선, 특히 대규모의 데이터셋을 처리할 때 다른 MoE 모델보다도 더 좋은 성능을 달성할 수 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.

MoE에서 ‘라우터’는 특정한 정보, 작업을 처리할 전문가(들)를 결정하는 메커니즘인데, 가장 적합한 전문가에게 데이터를 전달해서 각 작업이 모델의 가장 적합한 부분에 의해서 처리되도록 하는 것이죠. DeepSeek-Coder-V2 모델의 특별한 기능 중 하나가 바로 ‘코드의 누락된 부분을 채워준다’는 건데요. DeepSeek-Coder-V2 모델은 16B 파라미터의 소형 모델, 236B 파라미터의 대형 모델의 두 가지가 있습니다. 자, 이제 이 글에서 다룰 마지막 모델, DeepSeek-Coder-V2를 살펴볼까요? 이제 이 최신 모델들의 기반이 된 혁신적인 아키텍처를 한 번 살펴볼까요? 이 Lean four 환경에서 각종 정리의 증명을 하는데 사용할 수 있는 최신 오픈소스 모델이 DeepSeek-Prover-V1.5입니다. 이렇게 하면, 모델이 데이터의 다양한 측면을 좀 더 효과적으로 처리할 수 있어서, 대규모 작업의 효율성, 확장성이 개선되죠. 이렇게 하는 과정에서, 모든 시점의 은닉 상태들과 그것들의 계산값을 ‘KV 캐시 (Key-Value Cache)’라는 이름으로 저장하게 되는데, 이게 아주 메모리가 많이 필요하고 느린 작업이예요. 모든 태스크를 대상으로 전체 2,360억개의 파라미터를 다 사용하는 대신에, DeepSeek-V2는 작업에 따라서 일부 (210억 개)의 파라미터만 활성화해서 사용합니다. 조금만 더 이야기해 보면, 어텐션의 기본 아이디어가 ‘디코더가 출력 단어를 예측하는 각 시점마다 인코더에서의 전체 입력을 다시 한 번 참고하는 건데, 이 때 모든 입력 단어를 동일한 비중으로 고려하지 않고 해당 시점에서 예측해야 할 단어와 관련있는 입력 단어 부분에 더 집중하겠다’는 겁니다. 예를 들어 중간에 누락된 코드가 있는 경우, 이 모델은 주변의 코드를 기반으로 어떤 내용이 빈 곳에 들어가야 하는지 예측할 수 있습니다.

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