DeepSeek R1은 복잡한 추론, 수학적 문제 해결 및 프로그래밍 지원을 위해 설계된 고급 AI 모델입니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
키 기능
** 1. 전문가 혼합 (MOE) 아키텍처 :
DeepSeek R1은 6,710 억 매개 변수로 구성된 전문가 프레임 워크의 혼합물을 사용하지만 각 순방향 패스 동안 370 억에 불과합니다. 이 설계는 계산 효율성을 향상시켜 모델이 고성능을 달성하면서 리소스 사용량을 최소화 할 수 있습니다.
** 2. 생각한 추론 :
이 기능을 통해 모델은 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 분해 할 수 있습니다. 여기에는 중간 결과의 자체 검사가 포함되며 출력에서 투명한 사고 과정을 제공합니다.
** 3. 긴 상황 처리 :
DeepSeek R1은 최대 128k 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하므로 일관성을 잃지 않고 광범위한 문서 또는 긴 대화를 관리 할 수 있습니다.
** 4. 강화 학습 (RL) 방법론 :
이 모델은 훈련 후 단계에서 RL을 사용하여 추론 능력을 개선합니다. 이 방법은 최소화 된 데이터로 성능을 향상시키고 모델이 상호 작용에서 학습 할 수 있도록 도와줍니다.
** 5. 오픈 소스 라이센스 :
DeepSeek R1은 MIT 라이센스에 따라 오픈 소스이며 개발자는 제한없이 모델을 수정, 증류 및 상용화 할 수 있습니다. 이것은 고급 AI 기술에 대한 접근을 민주화합니다.
** 6. 비용 효율성 :
DeepSeek R1을 사용하는 운영 비용은 OpenAi의 O1과 같은 경쟁 모델의 비용보다 상당히 낮으므로 예산이 한정된 신생 기업 및 학술 실험실에 액세스 할 수 있습니다.
** 7. 사용자 친화적 인 인터페이스 :
API에는 Opositive 프로세스를 시각적으로 보여주는 직관적 인 인터페이스가 특징이며 AI의 의사 결정에 대한 사용자 참여 및 이해를 향상시킵니다.
이러한 특징들은 AI 환경에서 DeepSeek R1을 경쟁력있는 옵션으로, 특히 유연성과 경제성과 결합 된 고성능을 원하는 개발자에게는 경쟁력있는 옵션으로 위치합니다 [1] [3] [5] [9].
인용 :
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
[2] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-wes-it
[3] https://builtin.com/artificial-intelligence/deepseek-r1
[4] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://tldv.io/blog/what-is-deepseek/
[7] https://www.amitysolutions.com/blog/deepseek-r1-ai-giant-from-china
[8] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[9] https://meetcody.ai/blog/deepseek-r1-api-pricing/