deepseek-v3는 이름만 보면 뭔가 굉장히 기술적이고 복잡할 것 같지만, 실제로는 꽤 실용적인 걸 목표로 만든 오픈소스 ai 모델이에요. 기본 뼈대는 트랜스포머 기반이에요. 요즘 거의 모든 언어 모델이 이 구조를 쓰고 있는데, deepseek-v3도 예외는 아니에요.
그런데 여기서 조금 특이한 점이 있어요. attention 구조 중에 grouped query attention이라는 걸 쓰는데, 이게 기존의 multi-query 방식보다 조금 더 효율적이에요. 원래는 각 attention 헤드마다 키와 밸류를 따로 계산해야 하는데, 이 모델은 일부를 공유하면서도 성능은 유지하려고 했어요. 덕분에 추론 속도나 메모리 효율이 꽤 좋아졌다는 말이 있어요.
훈련 방식도 전형적인 최근 대형 모델 방식이에요. 처음엔 그냥 방대한 텍스트로 pretraining을 하고, 그 다음에 instruction tuning이라고 해서 명령어 기반 질문 응답 스타일로 학습을 시켜요. 마지막으로 사람 피드백을 넣은 강화학습까지 하죠. 이걸 줄여서 rlhf라고도 해요. 요즘 잘 나가는 모델들은 다 이 과정을 거쳐요.
모델 사이즈는 7b, 14b, 67b 세 가지가 있어요. 67b는 거의 gpt-4에 맞먹는 크기고, 성능도 평가에서 꽤 준수한 수준이에요. 실제로 mmlu, gsm8k, humaneval 같은 대표적인 테스트에서도 꽤 괜찮은 점수를 받았다는 결과도 있어요.
가장 큰 장점은 오픈소스예요. huggingface나 github에서 모델 체크포인트랑 코드도 내려받을 수 있어서, 일반 사용자도 손쉽게 써볼 수 있다는 게 매력적이에요. 특히 연구자들이나 작은 개발팀에게는 큰 기회일 수 있죠.
결국 deepseek-v3는 요즘 흐름에 맞춰 만들어진 실용형 모델이에요. 논문용 컨셉만 있는 게 아니라, 실제 서비스나 제품에 적용할 수 있게 잘 정리되어 있고, 접근성도 열려 있어서 더 많은 시도들을 가능하게 해주는 기반이 되는 모델이라고 생각해요.