딥시크 조건부 메모리, LLM GPU 낭비 해결 및 성능 향상
DeepSeek의 '조건부 메모리' 연구는 LLM이 정적 정보 검색에 값비싼 GPU 연산을 낭비하는 문제를 해결합니다. Engram 모듈을 통해 정적 검색과 동적 추론을 분리하여 GPU 사이클 낭비를 줄이고 인프라 비용을 절감합니다. 복잡한 추론 정확도를 70%에서 74%로, 지식 중심 테스트를 57%에서 61%로 향상시켜 기업용 AI 시스템의 효율성을 높입니다.
1월 16일
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