deepseek-r1 (3) 썸네일형 리스트형 “DeepSeek-R1 완전 분석: Open-R1 프로젝트의 진행 상황과 커뮤니티의 혁신적인 도전들” 📌 DeepSeek-R1, 그 이상의 이야기AI 모델의 진화는 끝이 없습니다. DeepSeek-R1의 등장 이후, AI 커뮤니티는 그 성능과 잠재력에 깊은 관심을 보이고 있습니다. 하지만 단순히 모델을 출시하는 것만으로 끝나지 않았습니다. Open-R1 프로젝트는 DeepSeek-R1의 핵심 요소인 학습 파이프라인과 합성 데이터를 복제하기 위해 시작된 오픈소스 프로젝트로, 단 1주일 만에 괄목할 만한 진전을 이루었습니다.이 블로그에서는:Open-R1 프로젝트의 진행 상황DeepSeek-R1에서 얻은 주요 인사이트커뮤니티가 DeepSeek-R1을 활용해 만든 흥미로운 프로젝트들까지 모두 다루며, 단순한 업데이트를 넘어 AI 분야에서 일어나고 있는 중요한 움직임들을 한눈에 살펴볼 수 있습니다. AI 연구자.. DeepSeek-R1 1.58비트 동적 양자화 모델 실행 가이드 📌 모델 크기를 80% 줄이고, 성능을 유지하면서 실행하는 방법최근 OpenAI의 O1 모델과 경쟁할 수 있는 DeepSeek-R1이 주목받고 있습니다. 하지만 6710억 개의 파라미터를 가진 이 거대한 모델을 로컬에서 실행하려면 엄청난 리소스가 필요합니다.이에 따라, 우리는 DeepSeek-R1의 양자화(Quantization) 기법을 연구하고, 모델 크기를 720GB에서 131GB로 80% 축소하면서도 성능을 유지할 수 있도록 최적화했습니다. 이 글에서는 1.58비트 동적 양자화 모델을 실행하는 방법과, GPU 없이도 DeepSeek-R1을 활용하는 방법을 소개합니다.🔹 DeepSeek-R1 모델과 양자화란?1️⃣ DeepSeek-R1 모델이란?DeepSeek-R1은 최신 오픈소스 AI 모델로, .. DeepSeek-R1: 새로운 세대의 추론 AI와 모델 혁신의 시작 AI 기술의 발전은 날이 갈수록 놀라운 속도로 이루어지고 있습니다. 이번에는 DeepSeek 팀이 발표한 새로운 세대의 추론 모델인 DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1이 주목받고 있습니다. 특히 이 모델들은 대규모 강화학습(RL)만으로도 강력한 추론 능력을 발휘하며, 다양한 문제를 해결하는 데 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 이 블로그에서는 DeepSeek-R1 시리즈의 주요 특징, 성능, 활용 가능성, 그리고 연구 커뮤니티를 위한 기여를 상세히 살펴봅니다.1. DeepSeek-R1 시리즈 개요DeepSeek-R1 시리즈는 두 가지 주요 모델로 구성됩니다:DeepSeek-R1-Zero: 대규모 강화학습(RL)만으로 학습된 최초의 세대 모델DeepSeek-R1: DeepSeek-R1-Z.. 이전 1 다음
