deepseek2 [2025-1] 김학선 - DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming - The Rise of Code Intelligence IntroductionLLMs의 급속한 발전으로 인해 소프트웨어 개발 분야는 크게 변화했다. 그러나 이러한 발전에도 불구하고 LLMs의 주요 도전 과제는 오픈 소스 모델과 폐쇄형 소스 모델간의 성능 격차이다. 강력한 폐쇄형 소스 모델들은 외부의 접근이 제한되며, 독점적인 성격으로 인해 활용에 제약이 따른다. 이러한 도전 과제에 대응하기 위해 DeepSeek-Coder 시리즈를 제시했다.DeepSeek-Coder 시리즈Size: 1.3B ~ 33BVersion: Base, InstructPre-train data: Repository 수준에서의 학습 데이터를 구성(→ 교차 파일 이해 능력 향상)Pre-train processLoss: Next toekn predictionMethod: Fill-In-the.. 2025. 2. 12. [2025-1] 김학선 - DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning https://arxiv.org/abs/2501.12948 DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement LearningWe introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step, demonstrates remarkable reasoninarxiv.orgIntroduction최근 사후 .. 2025. 2. 10. 이전 1 다음
