Quantifying the Capability Boundary of DeepSeek Models: An Application-Driven Performance Analysis
Created by
Haebom
저자
Kaikai Zhao, Zhaoxiang Liu, Xuejiao Lei, Jiaojiao Zhao, Zhenhong Long, Zipeng Wang, Ning Wang, Meijuan An, Qingliang Meng, Peijun Yang, Minjie Hua, Chaoyang Ma, Wen Liu, Kai Wang, Shiguo Lian
개요
DeepSeek 시리즈 모델(DeepSeek-V3, DeepSeek-R1, DeepSeek-R1-Distill-Qwen, DeepSeek-R1-Distill-Llama 및 해당 4-bit 양자화 모델, QwQ-32B)의 실제 응용 관점에서의 상세한 평가가 부족하여 사용자가 필요에 맞는 모델을 선택하기 어려운 점을 해결하기 위해, 향상된 A-Eval 벤치마크인 A-Eval 2.0을 사용하여 체계적인 평가를 수행했습니다. 원래 instruction-tuned 모델과 distillation된 모델을 비교 분석하여 추론 향상이 다양한 실제 작업의 성능에 미치는 영향을 조사하고, 모델의 성능 계층 분류를 통해 DeepSeek 모델의 성능 한계를 정량화하여 모델 선택 안내서를 개발했습니다. 이 안내서는 사용자가 비용 효율적인 모델을 선택하여 최적의 성능과 자원 효율성을 달성할 수 있도록 지원합니다. 하지만 평가 벤치마크의 샘플 선택, 데이터 분포 특성, 평가 기준 설정 등으로 인해 편향이 있을 수 있음을 인지하고, 지속적으로 벤치마크를 최적화하고 논문을 업데이트할 예정입니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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DeepSeek 시리즈 모델의 실제 응용에 대한 체계적인 성능 평가 및 비교 분석 제공.
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모델의 성능 계층 분류를 통한 효율적인 모델 선택 안내서 제공.
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다양한 작업에서 추론 향상의 영향을 정량적으로 분석.
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비용 효율적인 모델 선택을 위한 가이드라인 제시.
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한계점:
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평가 벤치마크의 샘플 선택, 데이터 분포 특성, 평가 기준 설정 등으로 인한 평가 결과의 편향 가능성.
