DeepSeek의 기술 보고서는 최고 수준의 엔지니어링으로 학습 과정을 수행하기 때문에 항상 읽을 만한 가치가 있습니다.
요약
DeepSeek의 기술 보고서는 최고 수준의 엔지니어링으로 학습 과정을 수행하여 항상 가치가 높습니다. 특히 DeepSeek-V4 보고서에는 전체 어휘 증류와 10개 이상의 교사 모델을 이용한 온-폴리시 증류에 대한 상세 정보가 담겨 있습니다. 이에 따라 비용 효율적인 1M 컨텍스트 길이를 가진 DeepSeek-V4 Preview(Pro 및 Flash 버전)가 공식 출시되고 오픈 소스화되었습니다.
핵심 포인트
- DeepSeek의 기술 보고서는 높은 수준의 엔지니어링을 통해 학습 과정을 수행합니다.
- DeepSeek-V4 보고서에는 전체 어휘 증류와 10개 이상의 교사 모델을 활용한 온-폴리시 증류 기법에 대한 상세 내용이 포함되어 있습니다.
- DeepSeek-V4 Preview가 공식 출시 및 오픈 소스화되었으며, 비용 효율적인 1M 컨텍스트 길이를 제공합니다.
- DeepSeek-V4-Pro는 총 1.6T 파라미터와 활성 파라미터 49B를 가지며 최고 수준의 성능을 자랑합니다.
- DeepSeek-V4-Flash는 총 284B 파라미터와 활성 파라미터 13B로 구성되어 있습니다.
DeepSeek의 기술 보고서는 최고 수준의 엔지니어링 (engineering)으로 학습 실행 (training runs)을 수행하기 때문에 항상 읽을 만한 가치가 있습니다.
v4의 보고서에는 전체 어휘 (full vocabulary)를 증류 (distilling)하면서 10개 이상의 교사 (teachers) 모델을 통해 온-폴리시 증류 (on-policy distillation)를 어떻게 관리했는지에 대한 숨겨진 보석 같은 정보들이 포함되어 있습니다.
DeepSeek-V4 Preview가 공식적으로 출시 및 오픈 소스화되었습니다! 비용 효율적인 1M 컨텍스트 길이 (context length)의 시대에 오신 것을 환영합니다. DeepSeek-V4-Pro: 총 1.6T / 활성 파라미터 (active params) 49B. 세계 최고 수준의 폐쇄형 모델 (closed-source models)과 경쟁하는 성능. DeepSeek-V4-Flash: 총 284B / 활성 파라미터 (active params) 13B.
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