중국 딥시크, ‘딥시크-V2.5’로 세계 최고 오픈 소스 모델 자처: 성능 분석 및 특징

중국 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 최근 ‘딥시크-V2.5’를 출시하며 또 다른 세계 최고 오픈 소스 모델의 명성을 주장하고 있습니다.

이번 모델은 ‘딥시크-V2-0628’과 ‘딥시크-코더-V2-0724’의 기능을 통합하고 성능을 대폭 개선한 것으로, 전문가들의 극찬을 받고 있습니다.

본 포스팅에서는 딥시크-V2.5의 주요 기능과 성능을 자세히 분석하고, 그 특징을 살펴보겠습니다.

딥시크-V2.5의 주요 특징

1. 강화된 자연어 처리 및 코딩 기능

딥시크-V2.5는 자연어 처리(NLP)와 코딩 기능을 통합하여 글쓰기, 지시사항 준수, 인간 선호도 정렬에서 우수한 성능을 보입니다.

• 자연어 처리: 이전 모델보다 더 높은 정확도와 이해도를 제공하여 텍스트 생성 및 분석에서 뛰어난 결과를 도출합니다.
• 코딩: 코드 생성과 이해에서 성능을 개선하여 프로그래밍 관련 작업에서도 높은 성능을 자랑합니다.

2. 함수 호출 및 JSON 출력 모드

이 모델은 함수 호출 기능을 지원하여 외부 도구를 호출할 수 있습니다.

또한, JSON 출력 모드를 통해 유효한 JSON 객체를 생성할 수 있어 데이터 처리와 API 통합이 용이합니다.

• FIM(Fill In the Middle): 접두어와 접미어를 제공하면 모델이 중간 콘텐츠를 완성하는 기능을 제공합니다.

3. 향상된 성능과 효율성

딥시크-V2.5는 다중 헤드 잠재 주의(MLA) 압축 기술을 사용하여 추론 속도를 개선하며, 성능 손실 없이 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 사용합니다.

• 벤치마크 결과:
  • 알파카이밸 2.0: 정확도 50.5, 이전 모델들보다 개선됨.
  • 아레나하드: 정확도 76.2, 높은 성과를 기록.
  • 휴먼이밸 파이썬: 89로, 이전 모델들보다 높은 성능을 보임.
• 중국어 평가: 오픈AI의 ‘GPT-4o 미니’와 ‘GPT-4o’보다 우수한 성과.

4. 로컬 실행

BF16 포맷을 지원하며, 80GB GPU 8개를 사용하면 로컬에서 딥시크-V2.5를 실행할 수 있습니다.

• 실행 요구 사항: 성능을 최대화하려면 고성능 GPU 클러스터가 필요합니다.

딥시크-V2.5의 성능 분석

딥시크-V2.5는 모델의 성능과 효율성 면에서 눈에 띄는 개선을 이루었습니다. 특히, 다중 헤드 잠재 주의 압축 기술은 모델의 성능을 유지하면서도 리소스 소모를 줄여, 효율적인 인공지능 처리 환경을 제공합니다.

 

딥시크-V2.5는 알파카이밸과 아레나하드 벤치마크에서 높은 정확도를 기록하며, 자연어 처리와 코딩 작업에서 두각을 나타냅니다. 또한, 중국어 평가에서 높은 성능을 보이며, 오픈AI의 최신 모델들과 비교해도 우수한 성과를 거두었습니다.

 

마지야르 파나히 CNRS 수석 엔지니어는 딥시크-V2.5를 "세계 최고의 오픈 소스 LLM"이라 평가하며, 그 성능이 주목받지 못하는 것이 놀랍다고 언급했습니다. 신 메가미 보손은 딥시크-V2.5가 라마 3.1-405B 모델을 포함한 테스트에서 가장 높은 성능을 기록했다고 평가했습니다.

 

 

딥시크-V2.5는 자연어 처리와 코딩 기능의 통합, 향상된 성능, 효율적인 리소스 사용 등을 통해 세계 최고의 오픈 소스 모델로 자리매김하고 있습니다. 특히, 벤치마크 성과와 기술적 혁신이 돋보이며, 인공지능 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 보입니다.

 

이 모델은 상업적 용도로 무료로 사용 가능하며, 허깅페이스 플랫폼과 API를 통해 접근할 수 있습니다. 자세한 정보와 사용 방법은 딥시크의 공식 웹사이트를 방문하여 확인할 수 있습니다.

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