중국의 딥시크와 챗gpt 차이점이?
중국의 딥시크와 챗gpt 차이점이?
어떤 차이점이 있나요?
딥시크가 원가 절감한 인공지능이라는데 그럼ㅈ다른ai는 원가가 높나요?
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
두 인공지능 언어모델의 차이점을 보면
첫째, 데이터 학습 방식
챗 지피티는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 다양한 주제제 대한 답변을 제공하며
45TB 이상의 데이터 학습 결과물을 바탕으로 다양한 활용 분야 제공
딥시크는 총 6710억개의 매개변소를 보유하여 논리적 추론과 수학적 문제해결 능력 분야 강화가 특징
즉, 특정 작업에 최적화된 성능 제공
둘째, 응답 방식
챗지피티 는 생각의 사슬 추론을 사용하는 방식으로
각 단계별로 추론하고 각정보와 그 의미를 신중하게 판단하여 다음 조치를 취합니다만
딥시크는 답변의 도출 까지의 추론 과정을 보여줍니다.
셋째, 검색기능의 유무
챗지피티는 검색기능이 없는 대신ㄴ에 대규모 데이터 기반으로
다양한 질문에 논리적이고도 자연스러운 답변을 제공하는 방식이나
딥시크는 검색기능 이란 것이 있습니다.
이용자가 필요로하는 질문을 검색버튼을 눌러서 답변을 제공 받는 방식으로
검색트렌드를 반영한 답변을 제공받는 형식입니다.
넷째, 사용법
챗지피티는
이용자가 대화창에 텍스트를 입력하는 방식으로
지피티가 그에 대응하여 대화하듯 답변이 제공되는 방식이고
딥시크는 검색기능을 켜는 방식으로
PC 에서는 웹사이트를, 모바일에서는 앱을 통해 사용하는 방식입니다.
사용목적에 따라 강하고 약한 부분이 있고
특히 딥시크는, 물론 현재의 딥시크 모델에서는
수학적 문제와 논리적 추론에 특화되어있는 모델로 보시면 됩니다.
두 언어모델에서의 원가차이는
데이터 훈련 방식 및 알고리즘의 차이에서 오는 부분이기도 한데
딥시크는 데이터 압축 및 최적화통한 데이터 처리 비용을 줄여
GPU 사용량을 효율적으로 관리하고
저사양 GPU에서 최대의 성능을 발휘하도록 병렬 연산 최적화 기술을 도입 하였습니다.
챗지피티는
방대한 양의 데이터를 사용하여 훈련시키기에 , GPU 연산 및 메모리 소모가 엄청나 높은 개발비가 필요하고
또한 고성능 GPU 클러스터를 사용해서 훈련되고, 더 복잡한 아키텍쳐와 알고리즘을 사용하여 성능을 향상시키기에
더 높은 개발 비가 필요한 부분이 있습니다.
단적으로 보면
딥시크가 더 좋은거 아닌가 하는 부분으로 편향될 수 있으나
딥시크는 일단 일정부분에 특화된 모델이므로 전체적인 비교라 하기엔 무리가 있고
또한 정말 중국용 저사양 엔비디아 칩을 썼다는 말을 100프로 믿기도 힘든 것이
그 이전에 최고 H100 모델을 비축해왔다는 정보가 있기에
딥시크가 무조건 저비용으로 우세하다는 점을 신뢰하기엔 아직 무리가 있습니다.
또한
학습에 있어서 개인의 정보보호 측면에서
법적, 윤리적 측면에서 어떻게 데이터를 수집하는 지 조차 공개가 되지 않아
개인정보보호 측면에서도 아직 무리가 있는 모델이라 할 수 있습니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
딥시크는 GPT3.5 수준의 성능을 보이는 반면 ,챗gpt는 현재 GPT4 수준의 더 높은 성능을 제공합니다.
딥시크는 중국어에서 특히 강한 성능을 보이지만 챗gpt는 영어를 포함한 다양한 언어에서 우수한 성능을 보입니다.
기존 AI모델은 약 1억 달러 이상의 훈련 비용이 필요했지만,
딥시크의 R1 모델은 약 500만 달러로 비용을 대폭 낮췄습니다,
이는 전통적인 방식에서는 GPU가 100,000대 이상이 필요 했다면,
딥시크는 2,000대 정도의 GPU로도 충분한 성능을 구현했습니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
중국의 딥시크와 챗GPT는 인공지능 언어 모델로서 몇가지 차이점이있습니다. 첫째, 개발 배경이 다릅니다. 딥시크는 중국의 기업이나 연구 기관에서 개발된 반면, 챗GPT는 OPEN AI 에서 개발되었습니다. 둘째, 데이터와 훈련 방식이 다를수있습니다. 딥시크는 중국어와 중국 문화에 최적화된 데이터로 훈련되어 있으며, 챗GPT는 다양한 언어와 문화 자료를 기반으로 합니다. 셋째, 사용 목적과 응용 분야에서도 차이가 있습니다. 딥시크는 주로 중국 시장과 관련된 서비스에 초점을 맞추고, 챗GPT는 글로벌 사용자와 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 이러한 요소들이 두 모델의 성능과 특성에 영향을 미칩니다.
안녕하세요. 김민규 전문가입니다.
해당 AI 를 운용하기 위한 Chip 등 반도체 부품이 차이가 나게 됩니다. 이 부품들의 가격이 결국 AI 성능 및 가격을 좌우하게 되는데 딥시크의 경우 저가의 부품을 이용하지만 높은 퍼포먼스를 낸다고 발표를 한 것이죠.