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.
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.
1 배경 춘절 기간 동안 DeepSeek R1는 다시 한번 광범위한 주목을 받았고, 이전에 쓴 DeepSeek V3 해석 기사도 재전송되어 많은 논의를 받았습니다. DeepSeek R1에 대한 많은 분석과 재현이 있었지만, 여기서는 해당 독서 노트를 정리하기로 했습니다. 우리는 세 가지를 사용할 것입니다…
대규모 AI 모델을 사용하는 데 드는 높은 비용은 많은 AI 애플리케이션이 아직 구현 및 홍보되지 않은 주요 이유입니다. 극한의 성능을 선택하면 엄청난 컴퓨팅 전력 비용이 발생하여 일반 사용자가 감당할 수 없는 높은 사용 비용이 발생합니다. 대규모 AI 모델에 대한 경쟁은 연기 없는 전쟁과 같습니다. 그 후…
Google Gemini 2.0 제품군이 마침내 완성되었습니다! 출시되자마자 차트를 장악했습니다. Deepseek, Qwen, o3의 추적과 봉쇄 속에서 Google은 오늘 아침 일찍 Gemini 2.0 Pro, Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Flash-Lite의 세 가지 모델을 한꺼번에 출시했습니다. 대형 모델 LMSYS 순위에서 Gemini…
하이라이트 AI 에이전트가 고객 경험을 재구성합니다 제시 장: 에이전트는 실제로 어떻게 구성됩니까? 시간이 지남에 따라 자연어 기반 에이전트와 점점 더 비슷해질 것이라고 생각합니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 그렇게 훈련되기 때문입니다. 장기적으로, 만약 당신이 매우 지적인 에이전트를 가지고 있다면…
하이라이트 DeepSeek와의 경쟁은 미국에 좋다 캐시 우드: 혁신 비용이 극적으로 떨어지고 있으며, 이러한 추세가 이미 시작되었다는 것을 보여준다고 생각합니다. 예를 들어, DeepSeek 이전에는 인공 지능을 훈련하는 비용이 연간 75% 감소했고, 추론 비용은 85% 감소하여…
Gemini 2.0의 스토리가 가속화되고 있습니다. 12월의 Flash Thinking Experimental 버전은 개발자에게 낮은 지연 시간과 높은 성능을 갖춘 작동 모델을 제공했습니다. 올해 초, 2.0 Flash Thinking Experimental은 Google AI Studio에서 업데이트되어 Flash의 속도와 향상된 추론 기능을 결합하여 성능을 더욱 개선했습니다. 지난주,…
소개 빠르게 진화하는 인공지능 환경에서 DeepSeek는 강력한 언어 모델로 부상했습니다. 이 포괄적인 분석은 DeepSeek의 상위 17개 대안을 살펴보고 고유한 기능, 역량 및 사용 사례를 검토합니다. 저희 연구는 DeepSeek 통합 또는 유사한 역량을 제공하는 국제 및 중국 플랫폼에 중점을 둡니다. 상위 대안 분석 1….
방금 알리의 빅모델 아레나에 국내 모델이 하나 더 추가되었는데, Qwen2.5-Max가 DeepSeek-V3를 제치고 전체 랭킹 7위에 올랐으며 총점 1332점을 기록했습니다. 또한 Claude 3.5 Sonnet과 Llama 3.1 405B와 같은 모델도 단번에 제쳤습니다. 특히 프로그래밍에서 탁월합니다…
