Deepseek V3 탐구: Claude를 능가하는 오픈소스 AI 모델

2024-01-15

전체 분석 보기: Deepseek V3: 최고 성능의 오픈소스 AI 모델이 Claude를 이겼다!

소개 및 특징

• 버전: Deepseek V3
• 성능: V2 대비 3배 빠름
• APA 호환성: 완벽
• 오픈소스 모델: Claude 3.5 Sonnet과 동등, Claude 30 Sonnet을 능가
• 모델 규모: 67.1B Mixture of Experts 모델, 37B 활성 파라미터
• 학습 데이터: 14조 개의 고품질 토큰
• 비용 효율성: 가장 낮은 비용 중 하나, 특히 2월 8일 이전

성능 비교

• 수학 벤치마크: DeepSeek 90점, GPT-40의 74.6점을 능가
• 언어 이해: 다중 벤치마크 테스트에서 DeepSeek 우수

아키텍처 및 기술

• 기본 아키텍처: Transformer 블록, Mixture of Experts (MoE)
• 어텐션 메커니즘: Multi-head latent attention, 128,000 토큰 지원
• 메모리 능력: 긴 시퀀스의 모든 정보 기억 가능

프로그래밍 테스트

• Python 테스트: 단위 행렬 생성, LCM, Faray 시퀀스, ECG 시퀀스를 포함한 도전적 문제
• JavaScript 테스트: 요세푸스 문제와 같은 고급 도전
• 결과: DeepSeek는 전문가 수준 테스트에서 오류를 해결하고 대부분의 도전을 통과하며 우수한 성능

논리 및 추론 테스트

• 논리 문제: "strawberry"에서 "O"의 개수 세기 등
• 추론 능력: 일련의 논리적 문제 성공적으로 해결

자율 행동 테스트

• 에이전트 행동: Praise AI 패키지를 사용한 테스트
• 작업 예시: 길 잃은 고양이에 대한 영화 스크립트 작성
• 결과: 에이전트들이 검색 도구를 활용하고 작업을 완료하며 협력

오도 테스트

• 시나리오 테스트: 활주로 트롤리 문제
• 결과: DeepSeek는 도덕적 판단 처리에 한계 보여줌

요약

• Deepseek V3는 Claude 3.5 Sonnet과 동등하며 특정 벤치마크에서 우수
• 오픈소스, 비용 효율적, 전문가 수준 프로그래밍 및 논리 추론 테스트에서 탁월
• 우수한 자율 행동 능력이지만 오도 테스트에서는 어려움

행동 촉구

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