DeepSeek: 대형 AI 모델의 패러다임 전환과 기술 진화

DeepSeek는 중국의 인공지능(AI) 스타트업으로, 저비용, 고성능, 오픈 소스의 장점으로 전 세계적인 주목을 받은 V3 및 R1 시리즈 모델을 발표했다. 본 논문은 패러다임 전환, 주류 대형 언어 모델(LLM) 패러다임, 그리고 DeepSeek 패러다임에 초점을 맞춘 대형 AI 모델의 진화를 검토하는 것으로 시작한다. 이어서, Multi-head Latent Attention(MLA), Mixture-of-Experts(MoE), Multi-Token Prediction(MTP), Group Relative Policy Optimization(GRPO) 등 DeepSeek가 도입한 혁신적 알고리즘을 강조한다. 또한, 본 논문은 LLM 확장, 훈련, 추론 및 시스템 수준 최적화 아키텍처에서 DeepSeek의 엔지니어링 돌파구를 탐구한다. 더불어, 다양한 분야에서 주류 LLM과 비교하여 경쟁적 AI 환경에 미치는 DeepSeek 모델의 영향을 분석한다. 마지막으로, DeepSeek 혁신에서 얻은 통찰을 반영하고, 대형 AI 모델의 기술 및 엔지니어링 개발, 특히 데이터, 훈련, 추론 분야의 향후 동향을 논의한다.