A Review of DeepSeek Models' Key Innovative Techniques

1. 전체 요약 이 논문은 DeepSeek-V3 및 DeepSeek-R1 모델이 기존 대형 언어 모델(LLM)과 비교하여 우수한 성능을 어떻게 달성했는지를 분석합니다. 특히, OpenAI 및 Anthropic과 같은 기업의 폐쇄형 모델과 비교할 때 훨씬 적은 학습 비용으로 유사한 성능을 보이는 것이 특징입니다. 논문에서는 다음과 같은 핵심 기술을 다룹니다.1. DeepSeek 모델의 주요 기술(1) Multi-Head Latent Attention (MLA)기존 Multi-Head Attention (MHA) 구조의 단점을 개선하여 KV 캐시(KV Cache) 메모리 사용량을 줄이면서 성능을 유지하는 방식.저차원 행렬 분해를 활용한 Low-Rank Key-Value Joint Compression 기술 ..

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• · 2025. 3. 28.
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The Illustrated DeepSeek-R1

https://newsletter.languagemodels.co/p/the-illustrated-deepseek-r1?utm_source=pytorchkr&ref=pytorchkr The Illustrated DeepSeek-R1A recipe for reasoning LLMsnewsletter.languagemodels.co DeepSeek-R1은 꾸준히 이어지는 AI 발전의 최신 성과 중 하나로, 머신러닝 연구개발(MR R&D) 커뮤니티에 있어 중요한 공개이다. 그 이유는 다음과 같다.오픈 가중치 모델이며, 더 작은 크기의 증류된 버전도 제공된다.OpenAI O1과 같은 추론 모델을 재현할 수 있는 학습 방법을 공유하고 이에 대한 고찰을 제공한다. 복습: LLM은 어떻게 학습되는가 대부분의 기존 대..

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• · 2025. 2. 1.
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