기사 "Clever architecture over raw compute: DeepSeek shatters the ‘bigger is better’ approach to AI development"는 DeepSeek AI가 더 크고 강력한 모델이 더 나은 성능을 보장하지 않는다는 기존의 통념에 도전하고 있음을 강조합니다.

DeepSeek의 주요 혁신

DeepSeek의 혁신은 단순히 연산 능력에 의존하기보다는 여러 가지 건축 혁신에 기인합니다:

- Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처 : DeepSeek는 모델을 전문화된 서브 네트워크("전문가")로 나누는 MoE 설계를 사용합니다. 이 설계는 입력 토큰에 따라 동적으로 활성화되어, 각 토큰에 대해 일부 매개변수만 사용함으로써 연산 부담을 줄입니다. 반면에 밀집 모델은 모든 매개변수를 활성화합니다.

- Multi-Head Latent Attention (MLA) : 이 메커니즘은 키-값 벡터를 저차원 잠재 공간으로 압축하여 메모리 사용량을 크게 줄이고 추론 속도를 높입니다.

- Multi-Token Prediction (MTP) : DeepSeek는 훈련 중에 여러 토큰을 순차적으로 예측하여 효율성과 일관성을 향상시키고, 추론 중에는 병렬로 토큰을 예측할 수 있습니다.

- FP8 혼합 정밀도 훈련 : 8비트 부동 소수점 정밀도를 사용함으로써 GPU 메모리 사용량과 연산 비용을 줄이고, 훈련 비용을 유사 모델의 10배 더 저렴하게 만듭니다.

효율성 및 비용 효율성

DeepSeek의 아키텍처는 비용 효율적이고 효율성을 목표로 설계되었습니다:
- 문맥 전처리와 토큰 생성을 분리하여 대화형 작업 중 지연 시간을 최소화합니다.
- GPU 간 중복 전문가 호스팅을 사용하여 통신 오버헤드를 줄입니다.
- DualPipe 알고리즘은 연산과 통신 단계를 겹치게 하여 파이프라인 병목을 없앱니다.

성능 비교

DeepSeek는 GPT-4o와 같은 모델의 원시 토큰 처리량에 미치지 않지만, 최적화된 아키텍처와 자원 할당 덕분에 실제 응용 프로그램에서 더 빠르고 비용 효율적입니다. DeepSeek V3는 수학, 코딩 및 지식 작업을 포함한 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하며, 최대 128,000 토큰의 문맥 창을 지원합니다.

더 넓은 의미

기사에서는 DeepSeek의 접근 방식이 AI 개발에서 "더 크고 더 좋은 것이 정답이다"라는 패러다임에 도전한다는 점을 제시합니다. 무차별적으로 규모를 키우기보다는 지능적인 아키텍처 설계에 집중함으로써, DeepSeek는 막대한 연산 자원 없이도 AI 성능에서 중대한 개선을 이룰 수 있음을 보여줍니다. 이러한 접근 방식의 변화는 많은 AI 기업, 특히 기술 대기업의 컴퓨팅 예산에 맞서 경쟁할 수 없는 기업에게 더욱 지속 가능하고 접근 가능할 수 있습니다.