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公司新聞:
- 딥시크 R1 vs V3, 어떤 AI 모델이 더 강력할까? 차이점 모델비교 성능분석 가이드
q1 딥시크 v3와 r1 중 어떤 모델을 선택해야 할까요? 텍스트 생성 및 이해가 필요하다면 v3 추천 🟠; 논리적 추론이나 복잡한 문제 해결이 필요하다면 r1 추천 🔵 q2 딥시크 r1은 어떻게 학습되었나요? 강화 학습을 활용하여 인간의 피드백 없이도
- CNN-based model 흐름 정리 - 3 (MobileNet v1, v2, v3, EfficientNet)
같은 연산량인데 정확도가 더 높은 것은 더 효율적이라는 것이다 논문에서는 위의 식을 세워서 세타를 1로 설정하면, 연산량을 2배 키운 모델을 만들 수 있다는 것을 이용하여 세타를 1로 설정하고, 알파, 베타, 감마 값을 변경하면서 가장 높은 정확도를 도출한
- DeepSeek R1 vs. DeepSeek V3: AI 모델 비교
DeepSeek R1과 DeepSeek V3 중 어떤 모델을 선택해야 할지는 사용 목적과 비용을 고려해야 합니다 빠른 속도와 경제성이 중요한 경우 R1을, 높은 성능과 정밀도가 필요한 경우 V3를 선택하는 것이 좋습니다
- 딥시크(DeepSeek) 모델 종류와 성능 특징 | V3 R1 R1-Distill
딥시크의 모델 종류와 성능 특징 알아봅니다 딥시크-V3, R1, R1-Distill 시리즈가 각각 어떻게 다른지 살펴봅니다 ※ 본문 중에 나오는 기술적 용어에 대해서는 단락 하단에 따로 간단한 설명을 부기하니 참고하세요 주요 모델과 성능 1 DeepSeek-V3
- 논문 정리) DeepSeek (V3,R1) 논문을 보면서 기술적인 부분 알아보기
미래 토큰의 예측 강화: 모델이 더 나은 표현(Representation)을 사전에 계획하고 구성할 수 있도록 돕습니다 MTP의 구현 : 여러 개의 MTP 모듈 이 각 위치에서 추가적으로 예측할 토큰을 생성합니다
- 딥러닝의 혁신: Deepseek R1과 Deepseek V3 모델 완벽 분석
최근 인공지능(AI) 업계에서 가장 큰 화제를 모은 사건 중 하나는 "딥시(DeepSeek)"라는 연구팀이 발표한 딥시 R1과 딥시 V3 모델입니다 특히, 딥시 R1은 오픈AI의 GPT-4 Turbo에 버금가는 성능을 갖추고도 오픈소스로 제공된다는 점에서 엄청난 주목을 받았습니다
- 딥시크 V3와 R1 비교! 차이점 및 핵심 특징 정리
바로 대규모 언어 모델(V3)과 추론 특화 모델(R1)입니다 이번 글에서는 이 두 모델의 특징과 차이점을 분석하여 이해를 돕고자 합니다 1 딥시크 V3 - 대규모 언어 모델 V3 주요 특징 - 출시일: 2024년 12월 - 매개변수: 6,710억 개 - 아키텍처: 전문가 혼합(MoE, Mixture of
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