DeepSeek v3: Transformer 아키텍처의 중요한 개선

DeepSeek v3는 유사한 모델보다 훨씬 적은 연산량으로 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 이는 몇 가지 중요한 아키텍처 개선 덕분입니다. 다중 헤드 잠재적 어텐션(MLA) 메커니즘은 모델 품질을 희생하지 않고 KV 캐시 크기를 대폭 줄입니다. 개선된 믹스처 오브 익스퍼츠(MoE) 방법은 보조 손실 없는 부하 균형 및 공유 전문가 전략을 통해 라우팅 붕괴 문제를 해결합니다. 그리고 다중 토큰 예측은 학습 효율과 추론 속도를 향상시킵니다. 이러한 개선은 Transformer 아키텍처에 대한 DeepSeek 팀의 깊이 있는 이해를 보여주며, 대규모 언어 모델의 발전 방향을 제시합니다.