딥시크는 어떻게 작게 구성될수 있을까요?

Question

안녕하세요? 중국의 딥시크가 기존의 AI 보다 1/10 으로 구성되었다고 나와서 이슈를 일으키고 있는데요, 어떻게 가능한 것인지 설명 부탁드립니다.

설효훈 전문가 · Accepted Answer

안녕하세요. 설효훈 전문가입니다. 딥시크는 엔비디아에서 사용되는 저가 반도체칩을 활용해서 만들었다고 합니다. 그래서 10분의 1의 가격으로 구현이 가능하다고 합니다. 하지만 미국에서는 엔지디아 고성능 칩의 수출을 규제하고 있어서 몰래 중국에 가져가서 만들었다고 추정하고 있습니다. 정확한 사실은 아직 확인 되지 않은 것으로 추정됩니다.

유택상 전문가 · Answer

안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어입니다.딥시크 기술이 기존 AI 모델보다 1/10로 소형화될 수 있었던 비결은 여러 요소에 기인합니다. 첫 번째로, 효율적인 알고리즘과 모듈의 최적화를 통해 연산 자원을 줄인 점이 중요합니다. 이는 불필요한 복잡성을 제거하여 메모리 사용량을 줄이고, 처리 속도를 높이는 데 기여했습니다. 두 번째로, 하드웨어 수준에서의 혁신입니다. 딥시크는 최신 반도체 기술을 채택하여 칩의 크기를 줄이면서도 성능을 극대화하는 설계를 바탕으로 하고 있습니다. 세 번째로, 데이터 개량화를 통해 필요한 데이터 양을 줄였고, 데이터 전송과 저장 소요량을 줄이며 전체적인 시스템의 효율성을 향상시켰습니다. 이러한 접근법들은 모두 함께 작용하여 딥시크의 소형화를 가능하게 했습니다.제 답변이 도움이 되셨길 바랍니다.

박준희 전문가 · Answer

안녕하세요. 박준희 전문가입니다.딥시크에 대한 논란이 많은데요. 딥시크를 작게만들다기보다는 제작 원가가 기존의 AI설비의 10%수준이라고 합니다.무언가 추가된건지 아님 진실인지는 아직 추적이 더 필요한 분야라고 보여집니다.감사합니다.

김재훈 전문가 · Answer

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.중국의 AI 스타트업 딥시크는 효율적인 알고리즘과 저비용 하드웨어를 활용하여 기존 AI 모델 대비 1/10의 비용으로 고성능 AI를 개발했습니다. 이들은 고가의 엔비디아 H100 GPU 대신 저렴한 H800 GPU를 사용하고 강화 학습을 통해 AI의 추론 능력을 향상시켜 비용을 절감했습니다.

조일현 전문가 · Answer

안녕하세요. 조일현 전문가입니다.딥시크는 값비싼 최고급 GPU를 사용하지 않고, 기존 하드웨어를 최적화하여 자원을 효율적으로 활용했습니다.이는 불필요한 계산을 줄이고, 필요한 부분만 집중적으로 학습하는 방식으로 이루어졌습니다.또한 딥시크는 모든 부분을 업데이트하는 대신 중요한 내용만 학습하는 방식으로 모델을 압축했으며,이를 통해 모델의 크기를 줄이고 학습 시간을 단축하는 데 기여했습니다.이러한 전략들이 결합되어 딥시크는 기존 AI 모델보다 작은 크기와 저렴한 비용으로 개발될 수 있었습니다.

강세훈 전문가 · Answer

안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.딥시크는 기존의 AI보다 1/10 크기로 구성될 수 있는 이유는 모델의 효율성 향상과 최적화 기술 덕분입니다. 기존 AI 모델들은 수많은 파라미터를 사용하여 계산을 수행하지만, 딥시크는 경량화된 구조로 성능을 유지하면서도 모델의 크기를 줄였습니다. 이를 위해 모델의 파라미터 수를 줄이거나, 필요한 연산만을 선택적으로 처리하는 기술을 적용한 것입니다. 또한, 새로운 알고리즘이나 데이터 처리 방식도 적용되었을 가능성이 있습니다. 이러한 최적화로 인해 성능을 유지하면서도 모델의 크기와 연산 비용을 획기적으로 줄일 수 있었던 것입니다.

박두현 전문가 · Answer

안녕하세요. 박두현 전문가입니다.딥시크가 이와 같은 성과를 거두게 된 이는 모델 최적화 기술과 효율적인 학습방법을 도입했기 떄문입니다 일반적으로 기존의 대형AI모델들은 많은 파라미터와 연산자원을 요구하며 이를 처리하기 위해서는 상당한 컴퓨팅 파워가 필요하고 모델도 매우 큰 용량을 차지하게 됩니다 이 과정에서 학습시간과 연산비용이 매우 커지기 떄문에 효율적인 모델을 만드는 데 한계가 있었습니다 딥시크는 이 문제를 해결하기 위해 경량화된 아키텍처를 설계하고 학습 효율을극대화하는 기술적 접근을 사용한 것으로 알려져있습니다 예를 들어 지식 증류 기법을 사용하여 큰 모델에서 학습 정보를 더 작은 모델에 전이하거나 모델 압축기법을 통해불필요한 파라미터나 연산을 줄이는 방법을 적용했을 가능성이 있습니다

전기·전자

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딥시크는 어떻게 작게 구성될수 있을까요?