DeepSeek가 FlashMLA의 소스코드와 자세한 설명을 공개했습니다.

DeepSeek가 FlashMLA의 소스코드와 자세한 설명을 공개했습니다.

지난주 DeepSeek는 다음 주에 5개의 프로젝트를 오픈소스화한다고 발표했습니다. 네티즌들은 "이번에는 OpenAI가 정말 왔어요."라고 말했습니다. 방금 첫 번째 오픈소스 프로젝트가 나왔는데, 추론 가속과 관련된 FlashMLA입니다. 오픈소스 프로젝트 주소: DeepSeek FlashMLA 오픈소스화 된 지 2시간 되었고, Github은 이미 2.7k+개의 별을 받았습니다. The…

FlashMLA란 무엇인가? AI 디코딩 커널에 미치는 영향에 대한 포괄적인 가이드

FlashMLA란 무엇인가? AI 디코딩 커널에 미치는 영향에 대한 포괄적인 가이드

FlashMLA는 특히 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 인공 지능 분야에서 빠르게 주목을 받고 있습니다. DeepSeek에서 개발한 이 혁신적인 도구는 AI 계산에 일반적으로 사용되는 고성능 칩인 Hopper GPU를 위해 설계된 최적화된 디코딩 커널 역할을 합니다. FlashMLA는 가변 길이 시퀀스의 효율적인 처리에 중점을 두고 있어 특히…

Qwen2.5-max 대 DeepSeek R1: 모델의 심층적 비교: 애플리케이션 시나리오의 전체 분석

Qwen2.5-max 대 DeepSeek R1: 모델의 심층적 비교: 애플리케이션 시나리오의 전체 분석

소개 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)은 중요한 역할을 합니다. 2025년 초, AI 경쟁이 치열해지면서 알리바바는 새로운 Qwen2.5-max AI 모델을 출시했고, 중국 항저우의 회사인 DeepSeek는 LLM 기술의 정점을 나타내는 R1 모델을 출시했습니다. Deepseek R1은 오픈 소스 AI 모델로…

DeepSeek-R1-32B에 가깝고 Fei-Fei Li의 s1을 압도합니다! UC 버클리 및 기타 오픈 소스 새로운 SOTA 추론 모델

32B 추론 모델은 데이터의 1/8만 사용하고 같은 크기의 DeepSeek-R1과 동률입니다! 방금 스탠포드, UC 버클리, 워싱턴 대학 등의 기관에서 SOTA 수준 추론 모델인 OpenThinker-32B를 공동으로 출시했으며, 최대 114k의 학습 데이터도 오픈소스로 공개했습니다. OpenThinker 프로젝트 홈페이지: OpenThinker Hugging Face:…

DeepSeek: Cherry Studio, Chatbox, AnythingLLM과 같은 대규모 언어 모델 관리 아티팩트 중에서 효율성을 가속하는 것은 누구입니까?

DeepSeek: Cherry Studio, Chatbox, AnythingLLM과 같은 대규모 언어 모델 관리 아티팩트 중에서 효율성을 가속하는 것은 누구입니까?

많은 사람들이 이미 Chatbox를 시각화 도구로 사용하여 Deepseek 대규모 언어 모델을 로컬에 배포하고 사용하기 시작했습니다. 이 문서에서는 두 가지 다른 AI 대규모 언어 모델 관리 및 시각화 아티팩트를 계속 소개하고 세 가지를 자세히 비교하여 AI 대규모 언어 모델을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 도와드리겠습니다. 2025년에는…

Le Chat는 1,000억 달러의 투자로 차트 정상에 올랐습니다. 미국과 중국에 이어 3번째 AI 강국일까요?

2월 9일, 프랑스 대통령 에마뉘엘 마크롱은 프랑스가 향후 몇 년 동안 AI 분야에 1,090억 유로(1,130억 달러)를 투자할 것이라고 발표했습니다. 이 투자는 프랑스에 AI 공원을 건설하고, 인프라를 개선하고, 지역 AI 스타트업에 투자하는 데 사용될 예정입니다. 한편, 프랑스 스타트업인 미스트랄은…

Deepseek은 무엇을 이룰 수 있을까? OpenAI도 할 수 없는 일인가?

DeepSeek의 진정한 가치는 과소평가되었습니다! DeepSeek-R1은 의심할 여지 없이 시장에 새로운 열광의 물결을 가져왔습니다. 관련된 소위 수혜자 타겟이 급격히 상승하고 있을 뿐만 아니라, 어떤 사람들은 그것으로 돈을 벌려고 DeepSeek 관련 과정과 소프트웨어를 개발하기도 했습니다. 우리는 이러한 현상이…

세계의 주류 AI 제품은 분석과 포괄적인 사용자 경험 가이드라인(DeepSeek 및 GPT 포함)에 중점을 둡니다.

세계의 주류 AI 제품은 분석과 포괄적인 사용자 경험 가이드라인(DeepSeek 및 GPT 포함)에 중점을 둡니다.

기능 위치 지정 및 핵심 이점 분석 ChatGPT(OpenAI) – 올라운더를 위한 글로벌 벤치마크 ChatGPT 기술 유전자: GPT 시리즈의 대규모 모델을 기반으로 하는 생성 AI로, 일반적인 대화 기술과 논리적 추론을 핵심 이점으로 삼습니다. 다국어 처리: 영어에서 가장 잘 수행되며 중국어는 지속적으로 향상되지만 영어를 사용하여…

DeepSeek 1의 비밀 | DeepSeekMath 및 GRPO 세부 정보

DeepSeek 1의 비밀 | DeepSeekMath 및 GRPO 세부 정보

오늘은 DeepSeek의 DeepSeekMath: Open Language Models에서 수학적 추론의 한계를 넓히다라는 제목의 기사를 공유하고자 합니다. 이 기사에서는 120B 수학 관련 토큰, 자연어 및 코드 데이터 모음을 기반으로 DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B에서 사전 학습된 DeepSeekMath 7B를 소개합니다. 이 모델은 경쟁 수준에서 놀라운 점수인 51.7%를 달성했습니다.

DeepSeek-R1 기술 공개: 논문의 핵심 원리가 분석되고 획기적인 모델 성능의 핵심이 밝혀짐

오늘은 DeepSeek R1를 공유하겠습니다. 제목: DeepSeek-R1: 강화 학습을 통한 LLM의 추론 능력에 인센티브 제공: 강화 학습을 통한 LLM의 추론 능력에 인센티브 제공. 이 논문은 DeepSeek의 1세대 추론 모델인 DeepSeek-R1-Zero와 DeepSeek-R1을 소개합니다. DeepSeek-R1-Zero 모델은 초기 단계로 감독 미세 조정(SFT) 없이 대규모 강화 학습(RL)을 통해 학습되었습니다.