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Some American AI researchers have solid doubt on DeepSeek’s claims about how a lot it spent, and what number of advanced chips it deployed to create its mannequin. But reducing the overall volume of chips going into China limits the whole number of frontier models that may be skilled and the way widely they can be deployed, upping the probabilities that U.S. All of which has raised a crucial query: regardless of American sanctions on Beijing’s potential to entry advanced semiconductors, is China catching up with the U.S. Even AI leaders who had been once wary of racing China have shifted. Other Chinese commenters have framed DeepSeek as not only a technological achievement, however a geopolitical statement. DeepSeek was founded less than two years ago by the Chinese hedge fund High Flyer as a analysis lab dedicated to pursuing Artificial General Intelligence, or AGI. But DeepSeek was developed basically as a blue-sky analysis mission by hedge fund supervisor Liang Wenfeng on a completely open-source, noncommercial model along with his own funding.

On 10 January 2025, DeepSeek Ai Chat launched the chatbot, based mostly on the DeepSeek-R1 model, for iOS and Android. At a supposed cost of simply $6 million to prepare, DeepSeek’s new R1 model, launched last week, was able to match the efficiency on a number of math and reasoning metrics by OpenAI’s o1 mannequin - the result of tens of billions of dollars in funding by OpenAI and its patron Microsoft. The popularity of DeepSeek has caught the attention of Meta, and to know the success of this Chinese AI startup, Mark Zuckerberg's Meta has reportedly assembled 4 specialed groups, referred to as "war rooms," consisting of engineers to know how a Chinese AI startup backed by High-Flyer Capital Management has managed to realize efficiency on par with or exceeding that of top opponents like ChatGPT at a fraction of the price. Though not totally detailed by the company, the price of coaching and growing DeepSeek’s models appears to be only a fraction of what’s required for OpenAI or Meta Platforms Inc.’s greatest products. Sam Altman acknowledged that he was unaware of the equity cancellation provision, and that OpenAI never enforced it to cancel any employee's vested equity. 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.

트랜스포머에서는 ‘어텐션 메커니즘’을 사용해서 모델이 입력 텍스트에서 가장 ‘유의미한’ - 관련성이 높은 - 부분에 집중할 수 있게 하죠. 하지만 각 전문가가 ‘고유한 자신만의 영역’에 효과적으로 집중할 수 있도록 하는데는 난점이 있다는 문제 역시 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. 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. 그리고 2024년 3월 말, DeepSeek는 비전 모델에 도전해서 고품질의 비전-언어 이해를 하는 모델 DeepSeek-VL을 출시했습니다. 바로 이어서 2024년 2월, 파라미터 7B개의 전문화 모델, DeepSeekMath를 출시했습니다. 그 이후 2024년 5월부터는 DeepSeek-V2와 DeepSeek-Coder-V2 모델의 개발, 성공적인 출시가 이어집니다. In code editing talent DeepSeek-Coder-V2 0724 gets 72,9% score which is the same as the newest GPT-4o and higher than another models apart from the Claude-3.5-Sonnet with 77,4% rating. Another train leaves Los Angeles at 6:00 AM traveling east at 70 mph on the same observe.

The U.S. industry couldn't, and shouldn't, immediately reverse course from constructing this infrastructure, however more attention must be given to verify the long-time period validity of the completely different improvement approaches. With layoffs and slowed hiring in tech, the demand for alternatives far outweighs the provision, sparking discussions on workforce readiness and business progress. 이 DeepSeek-Coder-V2 모델에는 어떤 비밀이 숨어있길래 GPT4-Turbo 뿐 아니라 Claude-3-Opus, Gemini-1.5-Pro, Llama-3-70B 등 널리 알려진 모델들까지도 앞서는 성능과 효율성을 달성할 수 있었을까요? 특히 Free DeepSeek Chat-Coder-V2 모델은 코딩 분야에서 최고의 성능과 비용 경쟁력으로 개발자들의 주목을 받고 있습니다. 특히 DeepSeek-V2는 더 적은 메모리를 사용하면서도 더 빠르게 정보를 처리하는 또 하나의 혁신적 기법, MLA (Multi-Head Latent Attention)을 도입했습니다. 또 한 가지 주목할 점은, DeepSeek의 소형 모델이 수많은 대형 언어모델보다 상당히 좋은 성능을 보여준다는 점입니다. 236B 모델은 210억 개의 활성 파라미터를 포함하는 DeepSeek의 MoE 기법을 활용해서, 큰 사이즈에도 불구하고 모델이 빠르고 효율적입니다. 2023년 11월 2일부터 DeepSeek의 연이은 모델 출시가 시작되는데, 그 첫 타자는 DeepSeek Coder였습니다.