DeepSeek-R1, MoE와 MLA 기법이란?

DeepSeek-R1은 중국의 AI 스타트업인 DeepSeek이 개발한 6700억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델로, 주로 수학 문제 해결, 코딩, 논리적 추론 작업등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 비용 효율성이 뛰어나다고 한다. OpenAI의 o1 모델과 유사한 성능을 보인다고 하고 있다.

 

DeepSeek-R1 개발 비용은 약 600만 달러로, OpenAI의 GPT-4와 비교했을 때 상당히 저렴하다. 오픈 소스로 공개되어 연구자들과 개발자들이 자유롭게 활용하고 개선할 수 있다. DeepSeek-R1 MoE와 MLA 기법에 대하여 알아보았다.

 

DeepSeek-R1, MoE와 MLA

 

 

DeepSeek-R1은 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상했으며, "chain-of-thought" 방식을 사용하여 복잡한 문제를 단계적으로 해결한다. Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처와 Multi-head Latent Attention (MLA) 기법을 적용하여 성능을 최적화한다.

 

가. MoE (Mixture-of-Experts)

MoE는 큰 모델을 여러 개의 작은 전문가(즉, 서브 모델)로 나누어 작업을 분배하는 아키텍처이다.

각각의 서브 모델은 특정 작업이나 데이터 조각에 집중할 수 있다. 이를 통해 계산 효율성을 극대화하고, 모델의 성능을 높일 수 있다.

 

예를 들어, 한 모델이 언어 이해에 집중하는 반면, 다른 모델은 코드 생성에 집중할 수 있다.

 

나. MLA (Multi-head Latent Attention)

MLA는 Transformer 모델에서 주로 사용되는 주의 메커니즘 중 하나이다. 이는 다양한 "주의 헤드"를 사용하여 입력 데이터의 다른 부분에 집중할 수 있게 한다.

 

각 주의 헤드는 입력 데이터의 다른 특징에 주목하고, 이를 종합하여 더 풍부한 표현을 생성한다. 이를 통해 모델은 데이터의 복잡한 패턴을 더 잘 이해하고 처리할 수 있다.

 

이러한 기술적 강점 덕분에 비용 절감과 연산 효율성을 동시에 제공하며, AI 연구 및 활용을 더 저렴하게 만들고 있다는 것이다.

 

가상세계

 

두 기법 모두 모델의 성능을 향상하는 데 기여하지만, 각각의 역할과 적용 방법은 다르다.

 

MoE는 모델을 여러 개의 서브 모델로 나누어 계산 효율성을 높이는 데 중점을 두는 반면, MLA는 하나의 모델 내에서 여러 주의 헤드를 사용하여 데이터의 다양한 특징을 동시에 분석하는 데 중점을 둔다.

 

 

DeepSeek-R1의 출시는 AI 업계에 큰 반향을 일으켰다. 특히 저비용으로 고성능 모델을 개발했다는 점에서 주목받고 있다. 그러나 이 모델은 중국의 민감한 주제에 대해 회피하는 경향이 있어, 사용자들 사이에서 프라이버시와 보안에 대한 우려를 낳고 있기도 하다.

 

DeepSeek-R1의 등장은 AI 기술 경쟁에서 중국의 급속한 발전을 보여주며, 글로벌 AI 생태계에 새로운 변화를 가져오고 있는 것이다.