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DeepSeek가 V4 논문의 풀 버전을 공개하며, 기술적 깊이를 대폭 강화했습니다. 주요 개선 사항으로는 FP4 양자화 인식 훈련(QAT)을 통해 효율성을 높이고, 예측적 라우팅 및 SwiGLU 클램핑 같은 두 가지 안정성 메커니즘을 도입하여 모델의 훈련 안정성을 확보한 점이 있습니다. 또한, 생성형 보상 모델을 활용하여 RLHF 과정을 간소화하고, V4-Pro가 여러 벤치마크에서 높은 성능을 보여주며 경쟁력을 입증했습니다.