대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 개발 및 배포 증가는 구조적 혁신, 대규모 데이터셋, 하드웨어 개선과 밀접한 관련이 있다. DeepSeek-V3, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, LLaMA-3 등의 모델들은 스케일링이 추론 및 대화 능력을 향상시킨다는 것을 입증했으나, 성능이 향상될수록 컴퓨팅, 메모리, 통신 대역폭 수요도 증가하고 있다. 이러한 도전에 대응하기 위해 DeepSeek-AI는 하드웨어 오버헤드를 최소화하고 계산 효율을 최대화하는 방법을 탐구하고 있다. 이러한 논문은 AI 인프라, 기술 뉴스, 인공지능 관련 카테고리에서 다뤄지고 있다.

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