Blog

인공지능 분야가 급속히 발전하는 가운데, DeepSeek은 고급 언어 모델 개발 분야에서 선도적인 역할을 맡고 있습니다. 특히 DeepSeek-V2 시리즈의 혁신적인 접근 방식은 효율성과 성능의 한계를 넘어, 다양한 AI 기반 응용 프로그램에 최첨단 솔루션을 제공합니다.

아키텍처 혁신

DeepSeek 모델은 여러 핵심 아키텍처 혁신을 반영하여 차별화됩니다.

• 다중 헤드 잠재 주의력 (MLA): 이 기술은 키-값 쌍을 압축하여 추론 시간 병목 현상을 줄이고 더 빠른 처리를 가능하게 합니다.
• 혼합 전문가 (MoE): 이 기술은 토큰별로 매개변수를 선택적으로 활성화하여 계산 효율성을 크게 최적화的同时, 강력한 성능을 유지합니다.
• 확장된 컨텍스트 길이: DeepSeek-V2 모델은 확장된 컨텍스트 길이를 처리할 수 있어 더 복잡한 쿼리를 처리하고 일관된 출력을 생성할 수 있습니다.

DeepSeek 모델 이해

DeepSeek는 자연어 처리(NLP), 코딩, 수학적 추론 등 다양한 AI 작업에서 우수한 성능을 제공하는 대규모 언어 모델의 집합입니다. 이 모델들은 혼합 전문가(MoE) 아키텍처와 튜닝 기술을 결합하여 효율성과 확장성을 크게 향상시켰습니다.

DeepSeek-R1

DeepSeek는 첫 번째 세대 추론 모델인 DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1을 출시했습니다. DeepSeek-R1-Zero는 사전 감독형 미세 조정(SFT) 없이 대규모 강화 학습(RL)을 통해 훈련된 모델로, 추론에서 우수한 성능을 보여줍니다. RL을 통해 DeepSeek-R1-Zero는 자연스럽게 다양한 강력하고 흥미로운 추론 행동을 개발했습니다. 그러나 DeepSeek-R1-Zero는 무한 반복, 가독성 문제, 언어 혼합 등 여러 과제를 직면하고 있습니다.

이러한 문제를 해결하고 추론 성능을 더욱 향상시키기 위해 DeepSeek는 RL 전에 콜드 스타트 데이터를 도입한 DeepSeek-R1을 출시했습니다. DeepSeek-R1은 수학, 코드, 추론 작업에서 OpenAI-o1과 유사한 성능을 달성했습니다. 연구 커뮤니티를 지원하기 위해 DeepSeek는 DeepSeek-R1-Zero, DeepSeek-R1, 그리고 Llama와 Qwen을 기반으로 DeepSeek-R1에서 추출한 6개의 고밀도 모델을 오픈소스화했습니다. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B는 다양한 벤치마크에서 OpenAI-o1-mini를 능가하며 고밀도 모델에 대한 새로운 최첨단 결과를 달성했습니다.

사후 훈련: 기반 모델에 대한 대규모 강화 학습

DeepSeek는 감독형 미세 조정(SFT)을 사전 단계로 사용하지 않고 강화 학습(RL)을 기반 모델에 직접 적용합니다. 이 접근 방식은 모델이 복잡한 문제를 해결하기 위해 연결된 사고(CoT)를 탐색할 수 있도록 하여 DeepSeek-R1-Zero의 개발로 이어졌습니다.

DeepSeek-R1-Zero는 자기 검증, 자기 반성, 긴 CoT 생성 등 다양한 능력을 보여주며 연구 커뮤니티에 중요한 이정표를 세웠습니다. 특히, 이 연구는 LLM의 추론 능력을 SFT 없이 순수하게 RL을 통해 향상시킬 수 있음을 검증한 첫 번째 공개 연구입니다. 이 혁신적인 성과는 이 분야에서의 미래 발전을 위한 길을 열었습니다.

DeepSeek는 DeepSeek-R1 개발을 위한 파이프라인을 소개했습니다. 이 파이프라인은 개선된 추론 패턴을 발견하고 인간 선호도와 일치시키는 두 개의 RL 단계, 그리고 모델의 추론 및 비추론 능력을 위한 기반이 되는 두 개의 SFT 단계를 포함합니다. DeepSeek는 이 파이프라인이 산업에 기여할 우수한 모델 개발을 가능하게 할 것이라고 믿습니다.

모델 디스트릴레이션

DeepSeek은 대규모 모델의 추론 패턴을 소규모 모델로 압축해 RL을 통해 소규모 모델에서 발견된 추론 패턴보다 우수한 성능을 달성했습니다. 오픈소스 DeepSeek-R1과 그 API는 미래에 더 우수한 소규모 모델을 압축하는 데 기여함으로써 연구 커뮤니티에 기여할 것입니다.

DeepSeek-R1로 생성된 추론 데이터를 활용해 DeepSeek은 연구 커뮤니티에서 널리 사용되는 다수의 최첨단 모델을 미세 조정했습니다. 평가 결과, 추출된 작은 고밀도 모델이 벤치마크에서 우수한 성능을 발휘함을 보여줍니다. DeepSeek는 Qwen2.5 및 Llama3 시리즈에서 추출한 15억, 70억, 80억, 140억, 320억, 700억 개의 체크포인트에 대한 오픈소스 액세스를 커뮤니티에 제공하고 있습니다.

DeepSeek-R1 평가

DeepSeek-R1의 평가에서 우리는 모델의 성능을 다양한 벤치마크에서 측정했습니다. 이 모델은 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 사용하며, 총 671B 파라미터 중 37B를 활성화합니다. 영어 카테고리에서 DeepSeek-R1은 MMLU(Pass@1)에서 90.8, MMLU-Pro(EM)에서 84.0을 달성했습니다. DROP(3-샷 F1)에서 92.2로 다른 모델을 능가했으며, IF-Eval(Prompt Strict)에서 83.3을 달성했습니다. GPQA-Diamond(Pass@1)에서 71.5, SimpleQA(Correct)에서 30.1을 기록했습니다. FRAMES(Acc.)에서 82.5점을 기록했으며, AlpacaEval2.0(LC-winrate)에서는 87.6점을 기록했습니다.

코드 관련 벤치마크에서 DeepSeek-R1은 ArenaHard(GPT-4-1106)에서 92.3, LiveCodeBench(Pass@1-COT)에서 65.9를 기록하며 높은 성능을 보여주었습니다. Codeforces에서 96.3위(백분위수)를 기록했으며, Codeforces에서 2,029점을 획득했습니다. 이 결과는 DeepSeek-R1이 영어 이해와 코딩 작업 모두에서 우수한 성능을 보여주며, 다양한 AI 평가 벤치마크에서 효과적임을 입증합니다.

적절한 모델 선택

• DeepSeek-R1-Zero 및 DeepSeek-R1: 대규모 응용 프로그램에 적합하며 높은 계산 능력과 긴 컨텍스트 창이 필요합니다.
• DeepSeek-R1-Distill 모델: 빠른 추론, 낮은 메모리 사용량, 수학적 추론 및 코드 생성 등 특정 작업에 적합합니다.
• Qwen 기반 디스트릴레이션 모델: 광범위한 수학 및 논리적 추론이 필요한 작업에 적합합니다.
• Llama 기반 증류 모델: 일반적인 언어 이해와 명령어 실행에 적합합니다.

DeepSeek-V2

DeepSeek-V2는 비용 효율적인 훈련과 효율적인 추론을 유지하면서 우수한 성능을 제공하는 고급 혼합 전문가(MoE) 언어 모델입니다. 총 2360억 개의 파라미터 중 토큰당 210억 개의 파라미터만 활성화되어 계산 효율성과 모델 성능의 최적 균형을 보장합니다.

DeepSeek-V2는 전작인 DeepSeek 67B보다 다양한 작업과 벤치마크에서 우수한 성능을 보여주며, 계산 비용을 크게 줄였습니다. 훈련 비용은 42.5% 감소했으며, KV 캐시 요구량은 93.3% 감소했고, 최대 생성 처리량은 5.76배 증가해 강력한 성능과 자원 효율성을 모두 갖춘 모델입니다.

DeepSeek-V2는 8.1조 개의 토큰으로 구성된 대규모 고품질 데이터셋에서 훈련되었습니다. 이 대규모 사전 훈련은 모델의 응답을 정교화하고 인간 의도와 일치성을 높이기 위한 ‘감독형 미세 조정(SFT)’과 의사결정 능력을 최적화하고 자유 형식 생성 품질을 개선하기 위한 ‘강화 학습(RL)’을 통해 추가로 강화되었습니다. 평가 결과는 표준 AI 벤치마크와 실제 세계의 자유 형식 작업에서 모델의 우수한 성능을 입증하며, 다양한 응용 분야에서의 효과성을 증명했습니다.

2024년 5월 6일, DeepSeek-V2가 공식 출시되어 MoE 기반 AI 모델의 새로운 벤치마크를 수립했습니다. 2024년 5월 16일, 효율성을 우선시한 경량 버전인 DeepSeek-V2-Lite가 발표되었습니다. 혁신적인 아키텍처와 효율성 중심의 설계로 DeepSeek-V2는 계산 비용을 크게 줄이면서 높은 성능을 제공하는 최첨단 언어 모델로 자리매김했습니다.

모델 아키텍처

DeepSeek-V2는 비용 효율적인 훈련과 최적화된 추론 효율성을 보장하기 위해 최신 아키텍처 혁신을 적용했습니다.

• 다중 헤드 잠재 주의력 (MLA): 이 메커니즘은 추론 시 키-값 캐시 병목 현상을 제거하기 위해 저랭크 키-값 연합 압축을 채택하여 추론 효율성을 크게 향상시킵니다.
• DeepSeekMoE for Feed-Forward Networks (FFNs): 고성능 혼합 전문가 (MoE) 프레임워크를 활용하여 DeepSeekMoE는 계산 비용을 줄이면서 더 강력한 모델을 훈련할 수 있도록 합니다.

DeepSeek-V2에 액세스하는 방법

DeepSeek-V2는 다양한 플랫폼과 인터페이스에서 사용할 수 있는 최첨단 혼합 전문가(MoE) 언어 모델입니다. 연구자, 개발자, 또는 강력한 AI 기능을 통합하려는 기업은 DeepSeek-V2에 액세스하고 활용하는 여러 방법을 이용할 수 있습니다.

공식 웹사이트

DeepSeek-V2를 사용하는 가장 쉬운 방법은 공식 웹사이트 DeepSeek.com을 방문하는 것입니다. 여기에서는 모델의 기능, 업데이트, 잠재적 응용 사례에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. 웹사이트에는 사용자가 기능을 이해하는 데 도움이 되는 문서와 사용 예시도 제공됩니다.

Hugging Face 플랫폼

DeepSeek-V2는 AI 및 머신러닝 모델을 위한 널리 사용되는 플랫폼인 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다. Hugging Face에서는 사용자가 모델을 상호작용으로 테스트하고, 사전 훈련된 버전을 다운로드하며, 제공된 API를 통해 자신의 프로젝트에 통합할 수 있습니다. 개발자는 Hugging Face 생태계를 활용해 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있습니다.

GitHub 리포지토리

모델 아키텍처 및 구현에 대해 자세히 알고 싶은 개발자를 위해 DeepSeek-V2의 소스 코드 및 관련 리소스가 GitHub에 공개되어 있습니다. 이 리포지토리에는 중요한 문서, 훈련 데이터, 구성 설정 등이 포함되어 있어 고급 맞춤화 및 배포가 가능합니다.

API 액세스

기업 및 개발자는 DeepSeek API를 통해 DeepSeek-V2를 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이 API는 모델의 기능을 액세스할 수 있으며, 채팅봇, 콘텐츠 생성, 코딩 지원 등 다양한 환경에서 원활한 배포를 지원합니다. 인증, 요청 형식, 최선의 실천 방법에 대한 지침은 공식 API 문서에서 확인하세요.

클라우드 기반 플랫폼

DeepSeek-V2는 DeepSeek와 파트너십을 맺은 클라우드 기반 AI 서비스 제공업체를 통해 호스팅된 모델 추론 서비스를 이용할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 인프라 관리를 없이 AI를 활용하려는 기업에 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 파트너 기업 및 제3자 클라우드 통합에 대한 자세한 내용은 DeepSeek 웹사이트를 방문해 주세요.

평가 결과

DeepSeek-V2는 영어, 중국어, 코드, 수학 관련 작업에 대한 다중 벤치마크에서 이전 모델 및 경쟁 모델보다 우수한 성능을 보여주었습니다. 67B 이상의 파라미터를 가진 모델과 비교했을 때, DeepSeek-V2 (MoE-236B)는显著한 개선을 보였습니다.

MMLU 벤치마크에서 78.5를 기록했으며, DeepSeek-V1 (Dense-67B)은 71.3을 기록했고, LLaMA3 70B의 78.9와 유사한 성능을 보여주었습니다. BBH 벤치마크에서도 DeepSeek-V2는 78.9를 기록해 DeepSeek-V1의 68.7보다 크게 개선되었으며, LLaMA3 70B의 81.0과 유사한 성능을 보였습니다.

중국어 평가에서 DeepSeek-V2는 우수한 성능을 보여주며 C-Eval에서 81.7, CMMLU에서 84.0을 기록해 DeepSeek-V1의 66.1과 70.8을 각각 크게 앞섰습니다. HumanEval과 MBPP와 같은 코드 기반 평가에서 DeepSeek-V2는 각각 48.8과 66.6을 기록했으며, 이는 DeepSeek-V1의 45.1과 57.4에 비해 안정적인 개선을 보여주었습니다. 수학 과제에서 DeepSeek-V2는 GSM8K에서 79.2, 일반 수학에서 43.6을 기록해 DeepSeek-V1의 63.4와 18.7에 비해 큰 개선을 보였습니다.

16B 미만의 모델에서 DeepSeek-V2-Lite (MoE-16B)는 유사한 모델에 비해 눈에 띄는 우위를 보여주었습니다. 이는 MLA+MoE 아키텍처의 채택 때문으로, 이 아키텍처는 DeepSeek 7B (Dense)와 DeepSeekMoE 16B를 모두 능가합니다. MMLU 벤치마크에서 DeepSeek-V2는 58.3의 점수를 기록했으며, DeepSeekMoE 16B는 45.0, DeepSeek 7B는 48.2를 기록했습니다. BBH 벤치마크에서 DeepSeek-V2-Lite는 44.1을 기록했으며, DeepSeek 7B와 DeepSeekMoE 16B는 각각 39.5와 38.9로 뒤처졌습니다.

중국어 평가에서 DeepSeek-V2-Lite는 C-Eval에서 60.3, CMMLU에서 64.3을 기록하며 DeepSeek 7B와 DeepSeekMoE 16B를 모두 앞섰으며, 여전히 최상위 자리를 유지하고 있습니다. 코딩 벤치마크에서도显著한 개선을 보였으며, HumanEval에서 29.9, MBPP에서 43.2를 기록해 소프트웨어 개발 작업에서 우수한 성능을 입증했습니다. 수학 관련 작업에서 DeepSeek-V2-Lite는 GSM8K에서 41.1점을 기록하며 큰 진전을 이뤘습니다. 이는 DeepSeek 7B의 17.4점과 DeepSeekMoE 16B의 18.8점과 비교해 큰 도약입니다. 일반 수학에서는 17.1점을 기록해 이전 버전들의 낮은 점수를 넘어섰습니다.

DeepSeek-V2 채팅 모델

DeepSeek-V2 채팅 모델은 언어 이해, 코딩, 수학적 추론 등 다양한 분야에서 성능이 크게 향상되었으며, 강력한 능력을 보여줍니다. 다른 대규모 채팅 모델과 비교할 때 DeepSeek-V2 Chat (SFT)은 MMLU 벤치마크에서 78.4를 기록해 DeepSeek-V1 Chat (71.1)을 넘어섰으며, LLaMA3 70B Instruct (80.3)와 유사한 성능을 보였습니다.

강화 학습을 강화한 버전인 DeepSeek-V2 Chat (RL)은 77.8을 기록하며 높은 언어 이해 능력을 유지했습니다. BBH 벤치마크에서 DeepSeek-V2 Chat (SFT)은 81.3을 달성해 DeepSeek-V1 Chat (71.7)을 넘어섰으며, LLaMA3 70B Instruct (80.1)을 초과했습니다. 한편, DeepSeek-V2 Chat (RL)은 79.7의 높은 점수를 유지했습니다.

중국어 평가에서 DeepSeek-V2 Chat (SFT)은 C-Eval에서 80.9, CMMLU에서 82.4를 기록하며 DeepSeek-V1 Chat (각각 65.2와 67.8)을 크게 앞섰습니다. 강화 학습 버전도 이 추세를 유지해 C-Eval에서 78.0, CMMLU에서 81.6을 기록하며 중국어 텍스트 이해 및 처리 능력을 더욱 강화했습니다.

코딩 작업에서 DeepSeek-V2 Chat (SFT)은 HumanEval에서 76.8, MBPP에서 70.4를 기록했으며, RL 버전은 각각 81.1과 72.0으로 개선되었습니다. LiveCodeBench에서 DeepSeek-V2 Chat (SFT)의 성능은 28.7로 개선되었으며, RL 강화 학습 모델은 32.5를 달성해 이전 DeepSeek 버전보다 우수한 성능을 보여주었습니다.

수학 관련 작업에서 DeepSeek-V2 Chat (SFT)은 GSM8K에서 90.8을 기록해 DeepSeek-V1 Chat (84.1)을 크게 앞섰으며, 우수한 문제 해결 능력을 보여주었습니다. RL 강화 버전은 92.2를 기록해 추가적인 개선을 보여주었습니다. 일반 수학 벤치마크에서 DeepSeek-V2 Chat (SFT)는 52.7을 기록했으며, RL 버전은 53.9를 기록해 모두 DeepSeek-V1 Chat (32.6)을 크게 앞섰습니다.

소규모 채팅 모델에서 DeepSeek-V2-Lite 16B Chat (SFT)는 다양한 벤치마크에서 이전 버전보다 우수한 성능을 보여주었습니다. MMLU 벤치마크에서 55.7, DeepSeek 7B Chat에서 49.7, DeepSeekMoE 16B Chat에서 47.2를 기록했습니다. BBH 벤치마크에서는 48.1점을 기록해 더 작은 모델을 능가했습니다. 중국어 벤치마크에서의 성능도 주목할 만하며, C-Eval에서 60.1점, CMMLU에서 62.5점을 기록해 이전 모델의 점수를 넘어섰습니다.

코딩 작업에서 DeepSeek-V2-Lite 16B Chat (SFT)은 HumanEval에서 57.3, MBPP에서 45.8을 기록해 이전 버전보다 크게 개선되었습니다. 수학 관련 작업에서는 GSM8K에서 72.0을 기록해 DeepSeek 7B Chat과 DeepSeekMoE 16B Chat보다 약 10점 높은 성적을 거두었습니다. 또한 일반 수학 분야에서 27.9를 기록해 이전 모델을 크게 앞섰습니다.

DeepSeek-V2 채팅 모델, 특히 강화 학습 기반 모델은 AI 기반 언어 처리, 코딩 능력, 수학적 추론 분야에서 새로운 성능 기준을 설정하며 이전 버전과 경쟁 모델보다 우월함을 입증했습니다.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3는 자연어 처리의 한계를 넘어서는 고급 혼합 전문가(MoE) 언어 모델입니다. 대규모 아키텍처와 혁신적인 훈련 기술은 계산 효율성을 최적화하면서 우수한 성능을 제공합니다.

DeepSeek-V3는 Mixture-of-Experts (MoE) 접근 방식을 채택했으며, 토큰당 370억 개의 파라미터만 활성화하면서 총 671억 개의 파라미터를 보유하고 있습니다. 이 선택적 활성화는 계산 자원 활용 효율성을 높이고 높은 성능을 달성합니다.

이 모델은 다중 헤드 잠재적 주의(MLA)를 통합하여 데이터 내 복잡한 패턴을 포착하는 능력을 강화합니다. 이 개선 사항은 복잡한 쿼리에 대한 더 깊은 이해와 정교한 텍스트 생성을 가능하게 합니다.

DeepSeek-V3의 혁신적인 기능 중 하나는 보조 손실 없는 로드 밸런싱 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 추가 손실 함수 없이 계산 부하를 공정하고 효과적으로 분배하여 더 안정적이고 효율적인 훈련을 가능하게 합니다.

전통적인 모델이 단일 토큰 예측 접근 방식을 사용하는 반면, DeepSeek-V3는 다중 토큰 예측 전략을 채택했습니다. 이 접근 방식은 처리 속도와 전체 모델 성능을 크게 향상시킵니다.

훈련 및 성능

DeepSeek-V3는 14.8조 개의 고품질 토큰으로 구성된 대규모 다국어 코퍼스에서 훈련되었습니다. 이 데이터셋은 주로 영어와 중국어로 구성되어 있으며 수학 및 프로그래밍 데이터에 초점을 맞추고 있습니다. 이 포괄적인 훈련을 통해 모델은 자연어 이해, 논리적 추론, 코드 생성 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 발휘합니다.

61개의 레이어와 최대 컨텍스트 길이 128,000 토큰으로 구성된 아키텍처를 갖춘 DeepSeek-V3는 장문 콘텐츠를 원활하게 처리할 수 있습니다. 벤치마크 평가 결과, 이 모델은 Llama 3.1 및 Qwen 2.5와 같은 경쟁 모델을 능가하며, GPT-4o 및 Claude 3.5 Sonnet과 유사한 성능을 달성했습니다.

접근성 및 라이선스

DeepSeek-V3는 오픈소스로, 코드와 모델 가중치가 공개되어 있습니다. 코드는 MIT 라이선스 하에 공개되었으며, 모델 가중치는 책임 있는 사용을 보장하기 위해 특정 라이선스 계약 하에 관리됩니다.

DeepSeek Coder

DeepSeek Coder는 80개 이상의 프로그래밍 언어로 구성된 2조 개의 토큰으로 사전 훈련되어 다양한 코딩 패턴에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 13억, 57억, 67억, 330억 개의 파라미터를 갖춘 다양한 모델 크기를 제공하여 다양한 계산 및 응용 요구사항을 충족시킵니다.

16K 창 크기를 지원하는 DeepSeek Coder는 프로젝트 수준 코드 완성 및 채우기를 지원하여 광범위한 코드 구조를 이해하고 생성하는 능력을 강화합니다. 가장 진보된 오픈소스 코드 모델 중 하나인 DeepSeek Coder는 연구 및 상업적 용도로 모두 사용할 수 있어 고급 코드 생성 기술을 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

DeepSeek Coder 사용 방법

DeepSeek Coder는 AI 기반의 고급 코드 생성, 완성, 및 채우기 도구입니다. 아래 단계를 따라 설치하고 효과적으로 사용하세요.

시스템 요구 사항 확인

• 하드웨어: 특히 대규모 모델의 경우 고성능 GPU를 사용하시기를 권장합니다.
• 소프트웨어: 시스템에 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.

필수 소프트웨어 설치

• Python: 공식 웹사이트에서 Python을 다운로드하고 설치하세요.
• Git: 공식 페이지에서 Git을 설치하세요.

가상 환경 설정

터미널 또는 명령 프롬프트를 열습니다.

• 프로젝트 디렉토리로 이동: cd /path/to/your/project
• 가상 환경 생성: python -m venv deepseek-env
• 가상 환경 활성화.
• Windows: deepseek-env\Scripts\activate
• macOS/Linux: source deepseek-env/bin/activate

원하는 모델 다운로드

시스템 사양에 따라 모델 크기를 선택합니다.

• 1.3B 모델: 리소스가 제한된 시스템에 적합합니다.
• 5.7B 모델: 중간 수준의 리소스가 필요합니다.
• 6.7B 모델: 높은 계산 능력이 필요합니다.
• 33B 모델: 최고의 성능을 제공하지만 상당한 리소스가 필요합니다.

리포지토리에 제공된 스크립트를 사용하여 모델을 다운로드합니다.

DeepSeek Coder 실행

모델을 실행하려면 적절한 명령어를 사용하세요. 예를 들어, 6.7B 모델을 실행하려면: python run_model.py –model deepseek-coder-6.7b

모델 테스트

코드 프롬프트를 제공하고 DeepSeek Coder와 상호작용하세요. 예시:

자세한 정보

자세한 문서 및 추가 기능은 DeepSeek Coder GitHub 저장소를 참조하세요.

DeepSeek Coder 성능

DeepSeek는 다양한 코딩 관련 벤치마크를 사용하여 DeepSeek Coder를 평가했습니다. 결과는 DeepSeek-Coder-Base-33B가 기존 오픈소스 코드 LLM보다显著히 우수한 성능을 달성했음을 보여줍니다. CodeLlama-34B와 비교 시 HumanEval Python, HumanEval Multilingual, MBPP, DS-1000에서 각각 7.9%, 9.3%, 10.8%, 5.9%의 성능 개선을 달성했습니다. 특히 DeepSeek-Coder-Base-7B는 CodeLlama-34B와 유사한 성능 수준을 달성했습니다. 또한 지시문 튜닝 후 DeepSeek-Coder-Instruct-33B 모델은 HumanEval에서 GPT-3.5-turbo를 초과했으며, MBPP에서는 GPT-3.5-turbo와 유사한 결과를 달성했습니다.

DeepSeek Coder 모델은 HumanEval 벤치마크에서 다국어 기반 모델과 지시문 튜닝 모델 모두에서 우수한 성능을 보여주었습니다. 기반 모델 중에서는 DeepSeek-Coder-Base-33B가 평균 점수 50.3%로 1위를 차지하며 모든 다른 오픈소스 다국어 모델을 능가했습니다. Python (56.1%), C++ (58.4%), Java (51.9%), JavaScript (55.3%)에서 가장 높은 정확도를 달성했습니다. 더 작은 DeepSeek-Coder-Base-6.7B도 평균 점수 44.7%로 좋은 결과를 보여주었으며, C++ (50.3%)와 TypeScript (49.7%)에서 우수한 성과를 거두었습니다. 반면 DeepSeek-Coder-MQA-Base-5.7B는 41.3%의 점수를 기록했으며, DeepSeek-Coder-Base-1.3B는 28.3%를 달성해 모델 규모 증가에 따른 확장성 있는 성능 개선을 보여주었습니다.

명령어 조정 모델에서 DeepSeek-Coder-Instruct-33B는 성능을 크게 개선해 평균 정확도 69.2%라는 인상적인 결과를 달성했습니다. 이는 GPT-3.5-Turbo(64.9%)를 넘어 GPT-4(76.5%)에 근접했으며, 특히 Python(79.3%), C++(68.9%), JavaScript(73.9%)에서 높은 정확도를 보였습니다. DeepSeek-Coder-Instruct의 67억 버전은 66.1%의 매우 높은 점수를 기록했으며, 13억 버전은 48.4%를 달성해 모델 크기별 지시문 튜닝의 효과를 입증했습니다.

전체적으로 DeepSeek-Coder 모델은 오픈소스 코드 LLM 중 최첨단 성능을 보여주며, 지시문 튜닝 버전이 GPT-3.5-Turbo 및 GPT-4와 같은 독점 모델과 경쟁할 수 있는 결과를 달성했습니다.

DeepSeek 모델의 응용 분야

DeepSeek 모델의 다용성으로 인해 다양한 실제 응용 분야에 적합합니다.

• 챗봇 및 가상 비서: 고객 지원 및 사용자 상호작용 개선.
• AI 기반 코드 생성: 소프트웨어 개발 및 디버깅을 지원하는 개발자 지원.
• 자동 콘텐츠 생성: 고품질 기사, 보고서, 요약문 생성.
• 수학 문제 해결: 교육 도구 및 연구 응용 프로그램 지원.

DeepSeek-R1이 미국에서 경고를 울리고 있는 이유

DeepSeek-R1의 출시로 미국에서 심각한 우려가 제기되며 기술주 매도세가 발생했습니다. 2025년 1월 27일 월요일, 나스닥 종합 지수는 3.4% 하락하며 개장했으며, 엔비디아는 17% 하락하며 시가총액이 약 $600억 감소했습니다. DeepSeek의 등장으로 미국에서 다음과 같은 주요 이유로 다수의 심각한 우려가 제기되었습니다.

비용 혼란

DeepSeek는 R1 모델을 $600만 미만의 비용으로 개발했다고 주장합니다. 이는 주요 미국 기술 기업들이 AI 개발에 투자한 수십억 달러의 일부에 불과합니다. 개발 비용의 저비용과 저렴한 가격은 OpenAI를 포함한 미국 AI 기업의 비즈니스 모델에 직접적인 위협이 됩니다.

미국 규제를 넘어선 기술적 돌파구

미국은 중국에 대한 고성능 AI 가속기 칩과 GPU의 수출을 엄격히 제한해 왔습니다. 그러나 DeepSeek는 최신 미국 기술에 접근하지 못해도 최첨단 AI 개발이 가능함을 입증했습니다.

미국 AI 비즈니스 모델에 대한 도전

OpenAI의 독점적이고 유료화된 AI 서비스와 달리 DeepSeek는 무료로 제공되는 오픈소스 모델을 채택했습니다. 이는 미국 AI 산업을 지배하는 구독 기반 수익 흐름을 약화시킵니다.

지정학적 우려

DeepSeek의 진전은 중국의 AI 역량을 강화하고 미국의 기술 우위를 위협하고 있습니다. 영향력 있는 기술 투자자 마크 안드레센은 이 상황을 1950년대 소련의 우주 탐사 진전을 비유하며 AI 분야의 ‘스푸트니크 순간’이라고 칭했습니다.

DeepSeek의 급속한 부상은 글로벌 AI 지형도의 변화를 부각시키며 경쟁을 심화시키고 미국에 경제적·전략적 우려를 높이고 있습니다.

결론

DeepSeek는 AI 혁신의 최전선에 서 있으며, 효율성과 효과성의 한계를 넘어서는 고성능 모델을 제공합니다. 최첨단 아키텍처와 우수한 벤치마크 성능을 갖춘 DeepSeek 모델은 인공지능에 의존하는 산업을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 연구, 코딩, 콘텐츠 생성 등 다양한 AI 기반 응용 분야에 걸쳐 DeepSeek의 강력한 모델은 견고한 솔루션을 제공합니다.

자주 묻는 질문

DeepSeek 모델의 크기는 어떻게 되나요?

DeepSeek은 다양한 크기의 AI 모델을 제공합니다: DeepSeek-R1은 671B 파라미터를 사용하며 추론 시 37B를 활성화하는 Mixture of Experts (MoE) 아키텍처를 채택했습니다. DeepSeek-. Coder는 코딩 작업용으로 1B에서 33B 파라미터까지 지원합니다. Janus Pro는 이미지 생성 모델로 1B와 7B 파라미터 버전으로 제공됩니다.

DeepSeek AI는 무료로 사용할 수 있나요?

예, DeepSeek AI 모델은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. 프리미엄 버전은 구독 기반 모델로 운영되는 ChatGPT와 다릅니다.

DeepSeek는 미국 칩의 제한에도 불구하고 어떻게 높은 성능을 달성했나요?

DeepSeek는 Nvidia의 H100과 같은 미국산 고성능 AI 칩에 접근하지 않고 대체 컴퓨팅 리소스를 활용해 고급 AI 모델을 개발했습니다.

DeepSeek-R1과 DeepSeek-V3의 가격은 어떻게 비교되나요?

DeepSeek-V3는 DeepSeek-R1보다 비용 효율적이며, 입력 토큰 가격은 100만 토큰당 $0.14로, DeepSeek-R1의 $0.55보다 낮습니다. 또한 DeepSeek-V3의 출력 토큰 가격은 $0.28/100만 토큰으로, DeepSeek-R1의 $2.19/100만 토큰보다 현저히 낮습니다.

DeepSeek-Coder는 GitHub Copilot과 ChatGPT 코드 해석기와 어떻게 비교되나요?

DeepSeek-Coder는 다중 프로그래밍 언어를 지원하며 GitHub Copilot과 동일한 효율성으로 코드를 생성할 수 있지만, 오픈 소스 접근성에 중점을 두고 있습니다.

DeepSeek는 ChatGPT보다 우수합니까?

DeepSeek와 ChatGPT의 선택은 사용자의 필요에 따라 다릅니다. DeepSeek는 정확성 때문에 코딩과 수학 같은 기술적 작업에 더 적합하며, ChatGPT는 다양성과 기능의 폭 때문에 창의적 및 대화형 용도에 더 적합합니다. 또한 ChatGPT는 사용 편의성 때문에 더 복잡한 작업에도 적합합니다.

DeepSeek AI는 ChatGPT처럼 콘텐츠에 제한을 가하나요?

예, DeepSeek는 중국 규정을 준수하기 위해 엄격한 모더레이션 정책을 적용하며, 특히 정치적으로 민감한 주제에 대해 엄격히 관리합니다.