딥시크, 오픈 소스 사상 최대 규모 LLM 출시…GPT-4o를 따라 잡았다?

2024년 12월 27일, 전 세계 AI 업계에 큰 변화를 일으킬 만한 소식이 전해졌습니다.

중국의 AI 스타트업인 딥시크(DeepSeek)가 딥시크-V3(DeepSeek-V3)라는 대형 언어 모델을 발표하며 그 성능을 극대화한 오픈 소스 AI 모델을 공개했습니다.

이번에 공개된 딥시크-V3는 기존의 오픈 소스 모델들을 훨씬 능가하는 성능을 자랑하며, 심지어 OpenAI의 GPT-4o보다도 뛰어나다는 주장을 펼쳤습니다.

이 모델은 6710억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 현재까지 발표된 오픈 소스 대형언어모델 중 가장 큰 규모를 자랑합니다.

이번 블로그에서는 딥시크-V3가 어떤 혁신적인 기술을 사용하여 AI 모델의 새로운 이정표를 세운 것인지, 그리고 그 기술적 혁신이 어떤 영향을 미칠지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

딥시크-V3는 6710억 개의 매개변수(parameter)를 가진 대형 언어 모델로, 기존의 메타의 라마 3.1 405B와 알리바바의 큐원 2.5 72B를 뛰어넘는 성능을 자랑합니다. 특히, GPT-4o와 비교하여도 뛰어난 성능을 발휘한다고 강조되었으며, 그 이유는 바로 모델의 크기와 효율성에 있습니다.

딥시크-V3는 약 340억 개의 매개변수만 활성화하여 성능을 유지하면서도, 추론 비용과 메모리 사용량을 대폭 줄이는 기술을 적용하고 있습니다.

이 방식은 '전문가 혼합(MoE)'이라고 불리며, 각 질문에 가장 적합한 모델만을 활성화시켜 효율성을 극대화하는 기술입니다.

 

훈련 비용과 훈련 데이터 역시 중요한 부분입니다. 딥시크-V3는 14조 8000억 개의 토큰을 사용하여 훈련되었으며, 훈련 비용은 약 82억원으로 추정됩니다. 이는 메타의 라마 3.1(5억 달러, 약 7300억원)과 비교했을 때 매우 경제적이라는 평가를 받고 있습니다.

또한, 엔비디아 H800 GPU 기반 데이터센터에서 훈련을 진행하며, 훈련 속도와 효율성 측면에서 경쟁력을 확보하고 있습니다.

 

딥시크-V3의 또 다른 혁신적인 기술은 바로 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA)와 멀티토큰 예측(MTP)입니다. MLA 기술은 텍스트 내에서 중요한 정보를 반복적으로 추출하여, 중요한 세부 사항을 놓칠 가능성을 줄여주는 기능을 합니다.

MTP는 한 번에 여러 개의 토큰을 예측하여 추론 속도를 높이고, 다양한 텍스트 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 만듭니다.

 

딥시크-V3는 특히 중국어와 수학 중심의 벤치마크에서 뛰어난 성적을 기록하며, Math-500 테스트에서는 90.2점을 받아 큐원(80점)을 크게 앞질렀습니다. 이러한 성과는 딥시크-V3가 얼마나 강력한 성능을 보유하고 있는지를 잘 보여줍니다.

그러나 영어 중심의 테스트에서는 GPT-4o가 우위를 점하는 경우가 있었습니다.

그럼에도 불구하고 딥시크-V3는 거의 모든 벤치마크에서 GPT-4o를 능가하며, 오픈 소스 대형언어모델의 새로운 표준을 제시하고 있습니다.

 

딥시크-V3는 AI 업계의 새로운 패러다임을 제시하며, 오픈 소스 AI 모델이 어떻게 기술적 혁신을 거듭할 수 있는지를 잘 보여주는 사례입니다.

6710억 개의 매개변수와 경제적인 훈련 비용, 뛰어난 성능을 갖춘 이 모델은 앞으로 많은 개발자와 기업들에게 강력한 도구가 될 것입니다.

특히 오픈 소스 모델의 투명성과 효율성을 중시하는 기업들에겐 딥시크-V3가 매우 중요한 자원이 될 것으로 예상됩니다.

 

딥시크는 앞으로도 AI 기술의 최전선에서 혁신을 이어갈 것으로 보이며, 이번 딥시크-V3 모델의 공개는 그 시작을 알리는 중요한 이정표가 될 것입니다. 우리는 이 모델이 어떻게 발전하고, 어떤 새로운 가능성을 열어갈지 주목할 필요가 있습니다.

당신을 위한 3줄 요약

1. 딥시크는 6710억 매개변수를 가진 '딥시크-V3'를 발표하며, GPT-4o를 능가하는 성능을 자랑한다.
2. 이 모델은 경제적인 훈련 비용과 효율성 덕분에 AI 산업에서 큰 주목을 받고 있다.
3. 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) 기술과 멀티토큰 예측(MTP)을 활용하여 뛰어난 성능을 발휘한다.

3 line summary for you

1. DeepSeek released the 'DeepSeek-V3' with 671 billion parameters, outperforming GPT-4o in many areas.
2. The model is gaining attention for its cost-effective training and efficiency in AI development.
3. Its advanced technologies like Multi-Head Latent Attention (MLA) and Multi-Token Prediction (MTP) deliver outstanding performance.

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