ChatGPT o1으로 요약함
DeepSeek 시리즈는 대형 언어 모델(LLM)의 비용 및 메모리 효율성을 개선하고, 제한된 하드웨어에서 대규모 모델을 훈련하기 위해 HPC 코디자인을 활용하며, 대규모 강화 학습을 통해 새로운 추론 능력을 개발하는 데 초점을 맞춘 네 가지 기술 보고서를 제공합니다.
첫 번째 보고서인 DeepSeek-LLM은 모델과 데이터 크기 사이의 최적 비율을 연구하여 안정적인 대규모 훈련을 위한 기초를 마련했습니다.
두 번째인 DeepSeek-V2에서는 메모리 효율성을 높이기 위해 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)과 Mixture of Experts(MoE)를 도입하여 모델을 확장하면서도 메모리 사용량을 줄였습니다.
세 번째인 DeepSeek-V3에서는 MLA와 MoE를 개선하고 FP8 혼합 정밀도 훈련 및 DualPipe 병렬화 등을 통해 671B 파라미터의 모델을 효율적으로 훈련했습니다.
마지막으로 DeepSeek-R1에서는 강화 학습만을 사용하여 모델의 추론 능력을 향상시키고, 사전 훈련된 모델에 소규모 지도 학습과 RL을 결합하여 보다 깊은 추론 능력을 달성했습니다.
이 시리즈는 LLM 훈련에서 아키텍처, 알고리즘, 프레임워크, 하드웨어의 통합 설계가 중요함을 강조하며, 미래의 연구 방향에 대한 통찰을 제공합니다.