딥시크에 대한 미국의 대답, $50 가격? S1 카지노 쿠폰
S1 카지노 쿠폰 세부분석
요즘 이슈가 되고 있는 카지노 쿠폰에서 이슈가 되고 있는 건 가격절감입니다.
버클리대학에 재학 중인 공대생은 자신이 딥시크의 방식으로 $30에 카지노 쿠폰를 구현했다 밝혔고
스탠퍼드대와 워싱턴대 카지노 쿠폰 연구진은 기사에 따르면 $50로 아래와 같은 성능을 내는 S1을 공개했습니다.
아마 인공지능 파트를 지속적으로 팔로잉 안 해오신 분들이라면, "뭐 $30 $50달러로 구현이 된다고? 트럼프가 500억 달러를 투자한다 했는데 이거 완전 바보 아니야? 이런 생각이 드실 수도 있습니다.
사실 저것들은 심각하게 펌핑되어 있는 수치고 $30 $50는 사실 기존 바탕이나 선행들이 다 있는 상태에서 만들어진 것입니다.
스마트폰에서 앱을 컴퓨터 하나만으로 만들었고 이거 만드는데 제인건비 빼고 5천 원 들었습니다!!
1000만 원짜리 컴퓨터로 만들었지만 실제 시간은 10시간이니 수명으로 계산해서 5천 원으로 만든 겁니다.
이런 홍보 방식입니다. 진짜냐고요? 한번 확인해 보시죠
Knowledge Distillation
카지노 쿠폰 증류란 무엇인가?
이미 여러 번 설명했지만 지금 이슈가 된 저가형 모델들은 모두 증류모델입니다.
증류- 잘 학습된 큰 네트워크(Teacher Network)의 지식을 작은 네트워크(Student Network)에 전달하는 것
최근 이슈화된 딥시크의 R1 또한 자체 테크니컬 보고서에서 아래처럼 증류를 했다 밝히고 있습니다.
$30로 만들었다던 TinyZero 또한 이 기법을 적용한 것인데 이 녀석 같은 경우는 딥시크 보고서에 나와있던 리워드모델링을 적용한 녀석들입니다.
다만 이 녀석도 재밌는 현상이 있어요 이분이 구현한 모델 같은 경우 QWEN이라는 카지노 쿠폰를 활용해서 적용했는데
이 Qwen이라는모델이 뭐냐면 오픈소스계의 GPT로 보시면 됩니다. Alibaba Cloud의 Qwen 팀에서 개발한 최신 대규모 언어 모델로, 중국 알리바바에 만든 모델이라고 생각하시면 이해가 편하실 겁니다.
이 Qwen이라는 녀석기반으로 했더니 흥미로운 양상이 나왔는데 먼저 이 카지노 쿠폰모델의 경우 뒤에 파라미터를 종류별로 제공합니다. 아래처럼 여러 개를 제공하는데 숫자가 적으면 작은 모델 크면 큰 모델이라 이해하시면 편합니다.
“0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B” 이런 식의 표기는 인공지능 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이나 거대한 파라미터를 갖는 딥러닝 모델들을 간단히 구분하기 위해 자주 사용되는 방법입니다.으로 숫자는 파라미터(Parameter)의 개수를 가리키고, ‘B’는 억(billion) 개
참고 삼아 말씀드리면 20년도에 공개되었던 GPT-3가 1,750억(175B) 개 정도를 썼어요 저모델들은 상당히 작은 모델 들인 것이죠
결국 이러한 작은 모델에서 증류를 시행했는데 흥미로운 점은 진짜 작은 모델은 아무리 시도를 해도 일정 성능 이상은 못 올라갔고 큰 모델일수록 일정 수준에 빨리 도달한 점을 확인할 수 있습니다.
결국은 카지노 쿠폰의 핵심인 스케일링 법칙이 안 깨졌다는 거죠
아 카지노 쿠폰 스케일링 법칙은 Open카지노 쿠폰 연구팀이 2020년 발표한 “Scaling Laws for Neural Language Models”(Kaplan et al.) 논문에서 체계적으로 정립된 법칙으로 정의를 가져와 보면 다음과 같은데
Scaling Laws refer to empirical or theoretical relationships describing how a neural network model’s performance metrics (e.g., loss, perplexity, accuracy) scale in a predictable manner (often approximated by power-law functions) with respect to increases in key resources such as model parameters, training dataset size, and computational budget. These laws provide a systematic framework for anticipating how performance and efficiency evolve as models and datasets grow, guiding more informed decisions on the optimal balance of model size, data quantity, and compute resources in large-scale 카지노 쿠폰 development.
결론만 말하면 카지노 쿠폰에서 모델 파라미터 수가 증가하면 여러 가지 지표들이 개선된다는 거 정도로 이해하시면 됩니다.
이러한 법칙기 반에 가장 중요한 점은, 딥시크에서 주장하는 강화학습을 통한 증류모델 기반아하 모멘트나 활용하기 위해서 소위 프런티어 모델이라 칭하는 더더욱 큰 모델을 반드시 만들어 내야 한다는 것이죠
결국 GPT O3 같은 모델들의 개발 중요성이 더더욱 올라간다는 말입니다.
프런티어 모델-특정한 기술의 사용 여부보다는 최종 능력과 악용 가능성에 초점을 두고 뛰어난 능력을 지닌 범용 카지노 쿠폰이면서 다양한 작업에서 현재의 고도화된 카지노 쿠폰와 비슷하거나 더 뛰어난 성능을 보여주는 모델
최근 미국에서 발표한 $50를 썼다던 S1 또한 비슷한 양상을 보였는데 Budget Forcing이란걸 사용했다더군요
몇몇 가지 흥미로운 것들을 소개해 보겠습니다. S1논문에서는 다음과 같은 기법들이 사용되었다고 하는데
(1) 기존 데이터셋 정제 (Curation of Existing Datasets)
우리의 가장 큰 데이터 출처는 NuminaMATH(LI et al., 2024)로, 온라인 웹사이트에서 수집한 30,660개의 수학 문제를 포함한다. 또한 1983년부터 2021년까지의 카지노 쿠폰ME(American Invitational Mathematics Examination) 과거 문제를 포함하였다. 또한 데이터 다양성을 향상하기 위해 다양한 올림피아드 문제를 포함하였다.
OlympicArena (Huang et al., 2024a): 천문학(Astronomy), 생물학(Biology), 화학(Chemistry), 컴퓨터 과학(Computer Science), 지리학(Geography), 수학(Mathematics), 물리학(Physics) 등 총 4,250개의 문제 포함 OmniMath (Gao et al., 2024a): 4,238개의 수학 경시대회 수준 문제 포함 AGIEval (Zhong et al., 2023): 2,385개의 문제 포함 SAT, LSAT 같은 표준화 시험(standardized tests) 문제를 포함하여 영어(English), 법률(Law), 논리(Logic) 관련 문제 제공 추가 데이터 출처에 대한 세부 사항은 표 6(Table 6, §B 참고).
(2) 새로운 정량적 추론 데이터셋 (New Datasets in Quantitative Reasoning)
기존 데이터셋을 보완하기 위해 두 개의 독창적인 데이터셋을 추가 제작하였다. s1-prob (182개 질문) 스탠퍼드 대학교 통계학과 박사 자격시험(PhD Qualifying Exams)에서 확률(probability) 문제를 추출함. 모든 문제에는 어려운 증명 과정을 포함한 손글씨 설루션(handwritten solutions) 포함. 이 시험은 매년 개최되며, 전문적인 수준의 수학 문제 해결 능력을 요구함.
s1-teasers (23개 질문) 정량적 트레이딩(Quantitative Trading) 면접 질문으로 자주 사용되는 고난도 두뇌 티저(br카지노 쿠폰n-teasers) 문제 포함. 문제 및 해결책은 PuzzledQuant( https://www.puzzledquant.com/)에서 가져옴. 최고 난도("Hard") 문제만 선택하여 데이터셋 구성.
이 정도로 번역할 수 있는데 인터넷에 돌아다니는 기사는 1,000개의 질문과 답변만으로 훈련을 마친 것이라
그냥 1000개를 던진 것이 아니라 총 59,029개의 질문을 수집한 후, 이를 1,000개(s1K)로 필터링하여 추론 과정을 거치고, 해결책 트리플렛(Triplet) 데이터셋을 구축한 것이죠 딥시크처럼 콜드데이터를 만든 것입니다.
심지어 기존에 카지노 쿠폰ME24 및 2022-2023 카지노 쿠폰ME 문제를 제외하는 등 데이터 중복 및 오염 방지 절차를 카지노 쿠폰ME24 및 2022-2023 카지노 쿠폰ME 문제를 제외하는 등 데이터 중복 및 오염 방지 절차를 더더욱 철저하게 거친 것은 기본이죠
Budget Forcing 기법
우리는 디코딩(Decoding) 과정에서 간단한 개입(Intervention)을 통해 최소 및/또는 최대 사고(Thinking) 토큰 수를 강제(Budget Forcing)하는 방법을 제안한다.
최대 토큰 수 제한: 모델이 너무 긴 추론을 하지 않도록 end-of-thinking 토큰 구분자와 “Final
Answer:” 문자열을 추가하여 조기 종료를 유도한다.
최소 토큰 수 제한: 모델이 충분한 사고 과정을 거치도록 end-of-thinking 토큰의 생성을 억제한다. 선택적으로 "Wait" 문자열을 모델의 현재 사고 과정(trace)에 추가하여, 자신의 생성 결과를 반성하도록(encourage reflection) 유도한다. 그림 3은 이 방법이 모델이 더 나은 답을 도출하도록 어떻게 도움을 주는지 보여준다.
이것저것 복잡한 파트는 많지만 딱 정리하면 딥시크처럼 s1-32B는 Gemini 2.0 모델을 증류하여 생성된 모델인 것이죠
흥미로운 부분은 Budget Forcing 즉 예산을 제한하는 기법으로 자기가 할 수 있는 최적화의 답을 냈다 즉 제한된 컴퓨팅모델로 최적의 답을 내놓는 기법을 공개한 겁니다. 이게 무슨 의미가 있냐고요?
이전 설명드린 개인화된 카지노 쿠폰 에이전트나 에지 카지노 쿠폰에는 활용하기 최적이라는 것입니다.
추가적으로 설명드리자면 앞서 딥시크가 V1과 비슷하게 콜드데이터를 만든 것을 여기서는 제미나이 2.0을 통해 생성해서 만든 모델이더군요
기사에서 말하는 23분은 사실 16개의 H100으로 파인튜닝 하는데 드는 비용이 매우 적다는 것이 와전된 것에 가깝습니다.
카지노 쿠폰가 $30, $50에 과연 의미가 있는가?
이제 그럼 여러분께 다시 질문드리겠습니다.
과연 저런 데이터 제작비용을 제외하고 완성된 데이터로 학습한 비용인 $30 $50달러가 옳은 계산일까요?
지금까지 만들어진 $30 $50 녀석들은엄청난 금액이 들어간 마이크로소프트의 제미나이 기반 아니면 알리바바 Qwen기반 혹은 딥시크 V1 기반으로 만들어진 녀석들입니다.
심지어 $30, $50의 근거는 아래나온 인터뷰인데
"cloud computing credits"기반에서 $50라는 것이죠 ‘예산 강제'가능하며 이게 컴퓨팅 자원을 적게 먹는다 이 정도입니다.
자 그래요 이걸 썼다고 칩시다. 순수하게 파인튜닝 비용이 $50가 나오는 건 어렵지 않아요
아마 여기에 기업용 할인이든 연구용 할인이든 이것저것이 붙어서 $50라고 홍보한 것이겠죠 사실 어느 쪽이든 금액에 거품이 심하게 껴있는 겁니다.
막말로 저런 문제를 직접 지정해서 최적화하는 과정 콜드데이터를 만드는 과정 세부적인 조정을 하는 과정을 다 제외하고
와! 우리는 1000개의 질문을 기반으로 딥시크만 큼 좋은 걸 만들었어요!
이러는 건 일종의 선동이라는 것이죠 59,029 이상의 질문을 1000개로 압축한 것을 저런 식으로 홍보한 겁니다.
물론 이것도 대단한 기술임은 부정할 수 없습니다. 홍보방식이 조금 마음에 안드는 방식이긴 하지만, 자기들도 먹고살아야죠, 다만 이런 홍보방식은 실제로 극한까지 깎아내기마케팅에 가깝습니다. 심지어 프런티어 모델이 없으면사용하지 못하는 기술이니 말이에요
그래서 딱 마지막 파인튜닝 시간을 기반으로 $30 $50달러? 는 소비자 기만에 가깝다 저는 이렇게 생각합니다. 솔직히 엔지니어링 업계에 있으면서 처음 보는 거냐! 이렇게 말씀하신다면 워낙 이런 걸 많이 봐오긴 했지만 말이에요
저런 질문을 줄일 수 있는 기술이나, 증류기술이 가지는 가치가 엄청나죠. 저런 기술들은 매우 필요하고 미래 지향적인 기술입니다. 다만 그런 것들이 아무런 제반기술과 베이스 없이 튀어나오는 것이 아닌데 저런 식의 선동에 속는 것이 조금은 슬픕니다.
실제로 자동차 업계에서 부가티나 펀카의 영역들도 돈을 벌지는 못하지만 우리가 이런 기술을 가지고 있다 홍보하는 용도로 많이들 쓰이잖아요?
사실 산업이 커지면 이런 식의 마케팅이 따라붙는 것도 당연한 걸 알면서도 한편으로는 조금 슬픕니다. 이제 카지노 쿠폰업계에도 단순히 기술로 경쟁하는 것이 아닌 마케팅으로 경쟁하는 시대가 왔다 정도로 이번글을 마무리하겠습니다.
참고문헌
[1] D. Guo, D. Yang, H. Zhang, et al., "DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning, " DeepSeek-카지노 쿠폰, Jan. 2025.
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Nature, 636, 290-292.
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[7] https://x.com/jiayi_pirate
