생성적 AI는 빠르게 진화하고 있으며 산업을 변화시키고 매일 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 혁신의 물결은 해당 분야의 리더가 되기 위해 노력하는 기술 기업들 사이에 치열한 경쟁을 불러일으켰습니다. OpenAI, Anthropic 및 Meta와 같은 미국 기반 회사는 수년간 이 분야를 장악해 왔습니다. 그러나 새로운 경쟁자인 중국 기반의 스타트업 DeepSeek빠르게 입지를 다지고 있습니다. 최신 모델인 DeepSeek-V3를 통해 이 회사는 다음과 같은 기존 기술 대기업과 경쟁할 뿐만 아니라 OpenAI의 GPT-4o, 인류의 클로드 3.5그리고 메타의 라마 3.1 성능면에서도 우수하지만 비용 효율성 측면에서도 이를 능가합니다. 시장 우위 외에도 회사는 훈련된 모델과 기본 기술을 공개적으로 접근 가능하게 하여 현상 유지를 방해하고 있습니다. 한때 기업이 비밀리에 보유했던 이러한 전략은 이제 모든 사람에게 공개됩니다. 이러한 발전은 게임의 규칙을 재정의하고 있습니다.
이 기사에서는 방법을 알아봅니다. DeepSeek-V3 획기적인 성과를 달성하고 기업과 혁신가 모두를 위한 생성 AI의 미래를 형성할 수 있는 이유를 설명합니다.
기존 LLM(대형 언어 모델)의 제한 사항
고급 LLM(대형 언어 모델)에 대한 수요가 증가함에 따라 배포와 관련된 과제도 증가합니다. GPT-4o 및 Claude 3.5와 같은 모델은 인상적인 기능을 보여주지만 상당한 비효율성을 안고 있습니다.
- 비효율적인 자원 활용:
대부분의 모델은 성능 향상을 위해 레이어와 매개변수 추가에 의존합니다. 이 접근 방식은 효과적이기는 하지만 막대한 하드웨어 리소스가 필요하므로 비용이 증가하고 많은 조직에서 확장성을 비현실적으로 만듭니다.
- 긴 시퀀스 처리 병목 현상:
기존 LLM은 변환기 아키텍처를 기본 모델 설계로 활용합니다. Transformer는 입력 시퀀스가 길어짐에 따라 기하급수적으로 증가하는 메모리 요구 사항으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 리소스 집약적인 추론이 발생하여 긴 맥락 이해가 필요한 작업의 효율성이 제한됩니다.
- 통신 오버헤드로 인한 교육 병목 현상:
대규모 모델 훈련은 GPU 통신 오버헤드로 인해 종종 비효율성에 직면합니다. 노드 간 데이터 전송으로 인해 상당한 유휴 시간이 발생하여 전체 계산 대 통신 비율이 감소하고 비용이 증가할 수 있습니다.
이러한 문제는 향상된 성능을 달성하는 데 종종 효율성, 리소스 활용도 및 비용이 희생된다는 것을 시사합니다. 그러나 DeepSeek은 효율성이나 리소스를 희생하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. DeepSeek가 이러한 문제를 해결하기 위해 어떻게 대처하는지 살펴보겠습니다.
DeepSeek-V3가 이러한 과제를 극복하는 방법
DeepSeek-V3는 혁신적인 설계 및 엔지니어링 선택을 통해 이러한 제한 사항을 해결하고 효율성, 확장성 및 고성능 간의 균형을 효과적으로 처리합니다. 방법은 다음과 같습니다.
- 전문가 혼합(MoE)을 통한 지능형 자원 할당
기존 모델과 달리 DeepSeek-V3는 전문가 혼합(MoE) 토큰당 370억 개의 매개변수를 선택적으로 활성화하는 아키텍처입니다. 이 접근 방식을 사용하면 필요한 곳에 컴퓨팅 리소스를 전략적으로 할당하여 기존 모델의 하드웨어 요구 사항 없이 고성능을 달성할 수 있습니다.
- 다중 헤드 잠재 주의(MHLA)를 사용한 효율적인 긴 시퀀스 처리
원시 키-값(KV)을 저장하기 위해 메모리 집약적인 캐시가 필요한 Transformer 아키텍처에 의존하는 기존 LLM과 달리 DeepSeek-V3는 혁신적인 다중 헤드 잠재 주의 (MHLA) 메커니즘. MHLA는 “잠재 슬롯”을 사용하여 KV 캐시를 동적 잠재 공간으로 압축하여 관리하는 방식을 변환합니다. 이 슬롯은 불필요한 세부 정보를 버리고 가장 중요한 정보만 추출하는 소형 메모리 장치 역할을 합니다. 모델이 새 토큰을 처리함에 따라 이러한 슬롯은 동적으로 업데이트되어 메모리 사용량을 늘리지 않고 컨텍스트를 유지합니다.
MHLA는 메모리 사용량을 줄여 DeepSeek-V3를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다. 또한 모델이 중요한 것에 집중하는 데 도움이 되므로 불필요한 세부 사항에 압도당하지 않고 긴 텍스트를 이해하는 능력이 향상됩니다. 이 접근 방식은 더 적은 리소스를 사용하면서 더 나은 성능을 보장합니다.
- FP8을 사용한 혼합 정밀 훈련
기존 모델은 정확성을 유지하기 위해 FP16 또는 FP32와 같은 고정밀 형식을 사용하는 경우가 많지만 이 접근 방식은 메모리 사용량과 계산 비용을 크게 증가시킵니다. DeepSeek-V3는 특정 계산에 8비트 부동 소수점 표현을 사용하는 FP8 혼합 정밀도 프레임워크를 통해 더욱 혁신적인 접근 방식을 취합니다. DeepSeek-V3는 각 작업의 요구 사항에 맞게 정밀도를 지능적으로 조정함으로써 수치 안정성과 성능을 저하시키지 않으면서 GPU 메모리 사용량을 줄이고 훈련 속도를 높입니다.
- DualPipe로 통신 오버헤드 해결
통신 오버헤드 문제를 해결하기 위해 DeepSeek-V3는 혁신적인 DualPipe 프레임워크를 사용하여 GPU 간의 계산과 통신을 중첩합니다. 이 프레임워크를 사용하면 모델이 두 작업을 동시에 수행할 수 있으므로 GPU가 데이터를 기다릴 때 유휴 기간이 줄어듭니다. 다음과 같은 고속 기술을 통해 데이터 전송을 최적화하는 고급 노드 간 통신 커널과 결합됩니다. 인피니밴드 그리고 NV링크이 프레임워크를 사용하면 모델이 확장되는 경우에도 모델이 일관된 계산 대 통신 비율을 달성할 수 있습니다.
DeepSeek-V3의 독특한 점은 무엇입니까?
DeepSeek-V3의 혁신은 매우 낮은 계산 및 재정적 공간을 유지하면서 최첨단 성능을 제공합니다.
- 교육 효율성 및 비용 효율성
DeepSeek-V3의 가장 주목할만한 성과 중 하나는 비용 효율적인 교육 프로세스입니다. 이 모델은 Nvidia H800 GPU에서 약 278만 8천 GPU 시간에 걸쳐 14조 8천억 개의 고품질 토큰으로 구성된 광범위한 데이터 세트에 대해 훈련되었습니다. 이 교육 과정은 약 557만 달러의 총 비용으로 완료되었으며, 이는 해당 교육 과정에서 발생하는 비용의 일부입니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT-4o는 훈련에 1억 달러 이상이 필요한 것으로 알려졌습니다. 이러한 뚜렷한 대조는 DeepSeek-V3의 효율성을 강조하여 컴퓨팅 리소스와 재정 투자를 크게 줄이면서 최첨단 성능을 달성합니다.
- 뛰어난 추론 능력:
MHLA 메커니즘은 DeepSeek-V3에 긴 시퀀스를 처리하는 뛰어난 기능을 탑재하여 관련 정보의 우선 순위를 동적으로 지정할 수 있습니다. 이 기능은 다단계 추론과 같은 작업에 유용한 긴 컨텍스트를 이해하는 데 특히 중요합니다. 이 모델은 강화 학습을 사용하여 소규모 모델로 MoE를 교육합니다. MHLA 메커니즘을 사용한 이 모듈식 접근 방식을 통해 모델은 추론 작업에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있습니다. 벤치마크에서는 DeepSeek-V3가 지속적으로 능가하다 다단계 문제 해결 및 상황별 이해를 위한 GPT-4o, Claude 3.5 및 Llama 3.1.
- 에너지 효율성 및 지속 가능성:
FP8 정밀도와 DualPipe 병렬성을 갖춘 DeepSeek-V3는 정확성을 유지하면서 에너지 소비를 최소화합니다. 이러한 혁신은 유휴 GPU 시간을 줄이고, 에너지 사용량을 줄이며, 보다 지속 가능한 AI 생태계에 기여합니다.
최종 생각
DeepSeek-V3는 생성 AI의 혁신과 전략적 설계의 힘을 보여줍니다. DeepSeek은 비용 효율성과 추론 능력에서 업계 선두를 능가함으로써 과도한 리소스 요구 없이 획기적인 발전을 달성하는 것이 가능하다는 것을 입증했습니다.
DeepSeek-V3는 저렴한 가격과 최첨단 기능을 결합한 조직 및 개발자를 위한 실용적인 솔루션을 제공합니다. AI의 출현은 AI가 미래에 더욱 강력해질 뿐만 아니라 더욱 접근 가능하고 포용적이라는 것을 의미합니다. 업계가 계속 발전함에 따라 DeepSeek-V3는 효율성을 희생하면서 발전할 필요가 없다는 점을 상기시켜 줍니다.
게시물 DeepSeek-V3: 중국 AI 스타트업이 비용과 성능 면에서 거대 기술 기업을 능가하는 방법 처음 등장한 Unite.AI.