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인공지능

세계 최대 오픈 소스 LLM, 딥시크-V3 출시! GPT-4o를 넘어서는 혁신?

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중국의 인공지능 기업 딥시크가 역대 최대 규모의 오픈 소스 대형언어모델(LLM) ‘딥시크-V3(DeepSeek-V3)’를 공개했습니다. 이번 발표는 AI 기술 생태계에 큰 반향을 일으키며, 오픈AI의 GPT-4o를 뛰어넘는 성능을 자랑한다고 강조해 주목받고 있습니다.

이번 포스팅에서는 딥시크-V3의 주요 특징과 성능, 그리고 기술적 시사점에 대해 알아보겠습니다.

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딥시크-V3의 주요 특징

1. 역대 최대 규모의 매개변수

딥시크-V3는 총 6710억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 이는 메타의 ‘라마 3.1 405B’의 1.5배 이상 큰 규모입니다. 현재까지 공개된 오픈 소스 모델 중 가장 방대한 크기를 자랑하며, 다양한 텍스트 작업에서 강력한 성능을 발휘합니다.

2. 효율적인 ‘전문가 혼합(MoE)’ 방식

딥시크-V3는 작업 특성에 따라 다양한 전문 모델을 세분화하고, 적합한 모델을 활성화하거나 결합해 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 6710억 개의 매개변수 중 약 340억 개만 활성화하여 성능은 유지하면서도 추론 비용과 메모리 사용량을 크게 절감했습니다.

3. 경제적인 훈련 비용

딥시크-V3는 약 557만 달러(한화 약 82억 원)라는 비교적 적은 비용으로 훈련되었습니다. 이는 라마 3.1의 추정 비용인 5억 달러(약 7300억 원)와 비교했을 때 매우 경제적인 접근으로 평가됩니다. 엔비디아 ‘H800’ GPU 기반 데이터센터에서 훈련이 이루어졌으며, 14조 8000억 개의 토큰으로 사전 훈련을 진행했습니다.

4. 확장된 컨텍스트 창

최대 12만 8000 토큰의 컨텍스트 창을 지원하여, 복잡한 문맥을 처리하거나 긴 텍스트 작업에서도 높은 효율성을 보장합니다.

5. 기술적 혁신

  • 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA): 텍스트에서 중요한 세부 사항을 반복적으로 추출하여 중요한 정보를 놓칠 가능성을 줄였습니다.
  • 멀티토큰 예측(MTP): 한 번에 여러 토큰을 생성할 수 있어 추론 속도를 대폭 향상시켰습니다.

뛰어난 성능과 벤치마크 결과

딥시크-V3는 다양한 언어와 작업에서 뛰어난 성능을 입증했습니다. 특히 수학 및 중국어 중심의 벤치마크 테스트에서 압도적인 결과를 기록했습니다.

  • Math-500 테스트: 90.2점으로 큐원의 80점을 크게 뛰어넘는 성과를 보였습니다.
  • SimpleQA와 FRAMES: 영어 중심 테스트에서 GPT-4o에 뒤처졌지만, 대부분의 벤치마크에서 GPT-4o를 능가하는 결과를 기록했습니다.
  • 특정 테스트에서 경쟁 모델과의 비교: 앤트로픽의 클로드 3.5 소네트가 특정 테스트(MMLU-Pro, IF-Eval, GPQA-Diamond)에서 더 높은 점수를 기록했으나, 전반적인 성능 면에서는 딥시크-V3가 우위를 점했습니다.

딥시크-V3가 주는 시사점

  1. 오픈 소스 생태계 강화 딥시크-V3는 최대 규모의 오픈 소스 LLM으로, 누구나 허깅페이스와 깃허브에서 접근할 수 있습니다. 이를 통해 연구자와 개발자들에게 더 많은 실험과 혁신의 기회를 제공합니다.
  2. 경제적이고 효율적인 AI 훈련의 가능성 적은 비용으로 고성능 모델을 훈련한 사례는 AI 연구 및 개발에 있어 비용 효율성을 강조하며, 중소기업과 스타트업에도 AI 모델 개발의 문턱을 낮추는 역할을 할 수 있습니다.
  3. 중국 AI 기술의 약진 딥시크는 중국의 AI 기술력이 세계적인 수준에 도달했음을 보여주는 또 하나의 사례입니다. 이는 글로벌 AI 시장에서 중국의 입지를 더욱 강화할 가능성을 시사합니다.
  4. 멀티모달 AI로의 확장 가능성 멀티헤드 잠재 어텐션과 멀티토큰 예측과 같은 혁신 기술은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 데이터 형식으로 확장될 가능성을 엿보게 합니다.
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결론

딥시크-V3는 단순히 최대 규모라는 타이틀을 넘어 성능과 효율성, 경제성을 모두 갖춘 혁신적인 LLM으로 평가받고 있습니다. 오픈 소스 커뮤니티에 큰 기여를 할 뿐 아니라, AI 기술의 새로운 가능성을 열어준다는 점에서 앞으로의 발전이 더욱 기대됩니다.

허깅페이스와 깃허브에서 딥시크-V3를 직접 확인해 보세요. AI의 미래를 경험할 준비가 되셨나요?

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base?fbclid=IwY2xjawHe0b1leHRuA2FlbQIxMAABHWZVlWF0isyuXm-0Jy5kh0H5bM2KKccLWFkzf_0LVGyqUBEPK_zMJmm-LA_aem_8kOxPiVZmpNAVBhl5C98TA

 

deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base · Hugging Face

Paper Link👁️ 1. Introduction We present DeepSeek-V3, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model with 671B total parameters with 37B activated for each token. To achieve efficient inference and cost-effective training, DeepSeek-V3 adopts Multi-he

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