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DeepSeek V4는 Engram이라는 조건부 메모리 모듈을 통해 지식 조회 효율성을 극대화한다. 기존 모델이 연산을 통해 정보를 검색하던 방식에서 벗어나, N-gram 기반의 현대화된 임베딩 구조를 사용하여 조회 성능을 O(1)로 단축했다. 27B 파라미터 규모의 실험에서 Engram은 동일한 파라미터와 연산량을 가진 MoE 모델 대비 뛰어난 성능을 입증했다.
매니폴드 제약 하이퍼 커넥션과 DeepSeek Sparse Attention은 모델의 연산 효율과 연결성을 동시에 개선한다. 희소성(Sparsity)을 활용한 이 접근법은 대규모 모델이 방대한 데이터를 처리할 때 발생하는 계산 병목 현상을 해결하는 데 집중한다. 이는 모델의 크기 확장뿐만 아니라 자원 배분의 최적화가 성능 향상의 핵심임을 시사한다.
새로운 아키텍처의 등장은 데이터셋 구축 방법론의 패러다임 변화를 요구한다. 모델이 지식을 저장하고 불러오는 메커니즘이 변화함에 따라, 데이터 라벨링과 큐레이션 단계에서 아키텍처의 특성을 반영한 전략적 구조화가 필수적이다. 이는 데이터의 양보다 아키텍처와 정렬된 데이터의 질이 모델 성능을 결정짓는 중요한 요소가 됨을 의미한다.
용어 해설
- 엔그램(Engram)
- — DeepSeek가 제안한 조건부 메모리 모듈로, 고전적인 N-gram 임베딩을 현대화하여 모델이 지식을 조회할 때 발생하는 계산 부하를 줄이고 O(1) 수준의 빠른 검색을 가능하게 하는 기술이다.
- 전문가 혼합(MoE)
- — Mixture-of-Experts의 약자로, 전체 파라미터 중 일부 전문가 네트워크만 활성화하여 계산 효율을 높이는 아키텍처이며, DeepSeek V4는 이와 Engram의 최적 균형을 찾는 스케일링 법칙을 적용했다.
- 희소 어텐션(Sparse Attention)
- — 모든 토큰 간의 관계를 계산하는 대신 중요한 연결만 선택적으로 계산하여 연산 복잡도를 줄이는 기법으로, 대규모 모델의 추론 속도와 메모리 효율을 극대화하는 데 사용된다.
- 스케일링 법칙(Scaling Law)
- — 모델의 크기, 데이터 양, 계산 자원 사이의 상관관계를 수치화한 법칙으로, DeepSeek V4는 신경망 계산(MoE)과 정적 메모리(Engram) 사이의 최적 배분을 결정하는 새로운 U자형 법칙을 발견했다.
기술
- DeepSeek V4
- Engram
- Sparse Attention
활용 사례
- 대규모 언어 모델 추론 최적화
- 지식 집약적 태스크 처리
- 효율적인 데이터셋 구축
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원문 발행 2026. 03. 24.수집 2026. 03. 25.출처 타입 RSS
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