반응형 AI아키텍처2 딥시크 AI가 사용하는 전문가 혼합(MoE) 방식이란? 원리부터 장단점까지 완벽 정리 딥시크 AI가 사용하는 ‘전문가 혼합(MoE)’ 방식이란?최근 초대형 언어모델(LLM) 경쟁에서 가장 자주 언급되는 키워드 중 하나가 바로 MoE(Mixture-of-Experts, 전문가 혼합) 구조입니다. 중국의 대규모 AI 모델 [DeepSeek](chatgpt://generic-entity?number=0) 역시 이 MoE 방식을 적극적으로 활용해 “초대형 모델이지만 저렴한 비용”이라는 평가를 받고 있습니다. 이 글에서는 딥시크 AI가 사용하는 MoE 방식이 무엇인지, 왜 비용을 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는지, 그리고 DeepSeek-V2·V3에서 어떻게 구현되었는지를 이해하기 쉽게 정리합니다. I. 전문가 혼합(MoE)이란 무엇인가?기존의 일반적인 트랜스포머(Dense Transforme.. 2026. 1. 22. 딥시크(DeepSeek) Engram: 결과가 뻔한 계산을 기억으로 대체하는 AI 모델 구조 딥시크(DeepSeek) Engram이란? 결과가 뻔한 계산을 ‘기억’으로 대체하는 AI 모델최근 딥시크(DeepSeek) 연구진이 제안한 Engram(엔그램)은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 방식을 근본적으로 재해석하는 아키텍처로 주목받고 있다. 핵심 아이디어는 단순하다. “매번 똑같은 결론에 도달하는 계산을 왜 계속 다시 해야 할까?” I. Engram의 핵심 개념 한 줄 요약Engram은 결과가 거의 정해져 있는 반복적·상투적 추론 패턴을 외부 메모리(DRAM)에 저장해 두고, 복잡한 계산 대신 즉시 불러와 사용하는 조건부 메모리 아키텍처다. 즉, AI가 매번 깊은 신경망 계산을 수행하는 대신 “이건 이미 알고 있는 패턴이야”라고 판단되면 기억을 불러오는 방식으로 동작한다. II. 왜 Engr.. 2026. 1. 22. 이전 1 다음 반응형
