소스 코드 60%, 수학 코퍼스 (말뭉치) 10%, 자연어 30%의 비중으로 학습했는데, 약 1조 2천억 개의 코드 토큰은 깃허브와 CommonCrawl로부터 수집했다고 합니다. 다만, DeepSeek-Coder-V2 모델이 Latency라든가 Speed 관점에서는 다른 모델 대비 열위로 나타나고 있어서, 해당하는 유즈케이스의 특성을 고려해서 그에 부합하는 모델을 골라야 합니다. 우리나라의 LLM 스타트업들도, 알게 모르게 그저 받아들이고만 있는 통념이 있다면 그에 도전하면서, 독특한 고유의 기술을 계속해서 쌓고 글로벌 AI 생태계에 크게 기여할 수 있는 기업들이 더 많이 등장하기를 기대합니다. DeepSeek-Coder-V2 모델은 수학과 코딩 작업에서 대부분의 모델을 능가하는 성능을 보여주는데, Qwen이나 Moonshot 같은 중국계 모델들도 크게 앞섭니다. 어쨌든 범용의 코딩 프로젝트에 활용하기에 최적의 모델 후보 중 하나임에는 분명해 보입니다. 수학과 코딩 벤치마크에서 DeepSeek-Coder-V2의 성능. 코드 편집 성능 비교. The Vox partnership gives ChatGPT training access to content from brands like Vox, The Verge, New York Magazine, Eater, and extra. Many people are involved about the vitality demands and associated environmental influence of AI training and inference, and it is heartening to see a improvement that could lead to more ubiquitous AI capabilities with a a lot lower footprint. As an illustration, one official advised me he was concerned that AI "will decrease the threshold of navy action," as a result of states may be extra willing to assault one another with AI military techniques as a result of lack of casualty risk.

"We could accumulate your text or audio enter, prompt, uploaded files, suggestions, chat historical past, or other content that you present to our model and Services," the privateness coverage states. Conventional knowledge holds that giant language fashions like ChatGPT and DeepSeek AI should be skilled on increasingly excessive-high quality, human-created text to enhance; DeepSeek took one other approach. Specifically, the small models are inclined to hallucinate more around factual knowledge (largely because they can’t fit extra knowledge inside themselves), and they’re also significantly less adept at "rigorously following detailed directions, particularly those involving specific formatting requirements.". Satya Nadella, the CEO of Microsoft, framed DeepSeek as a win: More efficient AI implies that use of AI throughout the board will "skyrocket, turning it into a commodity we simply can’t get enough of," he wrote on X immediately-which, if true, would assist Microsoft’s earnings as effectively. "Even my mom didn’t get that a lot out of the e-book," Zuckerman wrote. The brand new DeepSeek mannequin "is one of the vital superb and impressive breakthroughs mostly on BigCode’s the stack v2 dataset. An incredibly powerful AI system, named gpt2-chatbot, briefly appeared on the LMSYS Org website, drawing important attention before being swiftly taken offline. 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. DeepSeek-V2에서 도입한 MLA라는 구조는 이 어텐션 메커니즘을 변형해서 KV 캐시를 아주 작게 압축할 수 있게 한 거고, 그 결과 모델이 정확성을 유지하면서도 정보를 훨씬 빠르게, 더 적은 메모리를 가지고 처리할 수 있게 되는 거죠. 공유 전문가가 있다면, 모델이 구조 상의 중복성을 줄일 수 있고 동일한 정보를 여러 곳에 저장할 필요가 없어지게 되죠. 트랜스포머에서는 ‘어텐션 메커니즘’을 사용해서 모델이 입력 텍스트에서 가장 ‘유의미한’ - 관련성이 높은 - 부분에 집중할 수 있게 하죠. 기존의 MoE 아키텍처는 게이팅 메커니즘 (Sparse Gating)을 사용해서 각각의 입력에 가장 관련성이 높은 전문가 모델을 선택하는 방식으로 여러 전문가 모델 간에 작업을 분할합니다.