딥시크-V3 (DeepSeek-V3): 오픈소스 AI의 새로운 기준

 

딥시크-V3는 6710억 개의 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts(MoE) 구조 기반의 대형 언어 모델(LLM)로, 성능과 비용 효율성을 동시에 달성한 혁신적인 AI 모델입니다. 이 모델은 코딩, 번역, 창작 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 특히 OpenAI의 GPT-4o와 비교될 만큼 강력한 성능을 자랑합니다.

딥시크-V3(DeepSeek-V3)

 

주요 특징

1. 압도적인 규모와 효율성
   • 14조 8000억 개의 텍스트 데이터로 학습되었으며, 활성화되는 파라미터는 370억 개로 효율적 연산이 가능합니다.
   • 학습 비용은 약 557만 달러로, 동급 모델 대비 매우 경제적입니다.
2. 혁신적인 기술
   • 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)과 다중 토큰 예측(MTP) 기술을 통해 추론 속도와 정확도를 향상시켰습니다.
   • 부가 손실 없이 작업 부하를 균등 분배하는 새로운 전략으로 학습 효율성을 극대화했습니다.
3. 광범위한 활용 가능성
   • 코딩, 번역, 에세이 작성 등 다양한 텍스트 기반 작업 수행.
   • 허깅페이스 및 깃허브에서 오픈소스로 제공되어 상업적 활용도 가능합니다.

반응형

벤치마크 성능

딥시크-V3는 메타의 라마 3.1, 알리바바 큐웬 2.5 같은 기존 오픈소스 모델을 능가하며, Math-500 테스트에서 90.2점을 기록해 GPT-4o를 앞질렀습니다. 다만 특정 작업에서는 클로드 3.5 소네트가 우위를 점하기도 했습니다.

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3

FAQ

Q: 딥시크-V3를 개인적으로 사용할 수 있나요?
A: 모델 크기가 방대해 로컬 실행은 어렵지만, API나 클라우드를 통해 사용 가능합니다.

 

Q: 딥시크-V3의 주요 경쟁 모델은 무엇인가요?
A: GPT-4o, 클로드 3.5 소네트, 메타 라마 3.1 등이 주요 경쟁 모델로 꼽힙니다.

 

Q: 어떤 분야에 적합한가요?
A: 코딩, 번역, 창작 등 다양한 텍스트 작업에 적합하며 학술 연구에도 활용 가능합니다.

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관련 링크

• 딥시크 공식 발표
• 허깅페이스 딥시크-V3 페이지
• 디지털투데이 기사