이렇게 하는 과정에서, 모든 시점의 은닉 상태들과 그것들의 계산값을 ‘KV 캐시 (Key-Value Cache)’라는 이름으로 저장하게 되는데, 이게 아주 메모리가 많이 필요하고 느린 작업이예요. 특히, DeepSeek만의 독자적인 MoE 아키텍처, 그리고 어텐션 메커니즘의 변형 MLA (Multi-Head Latent Attention)를 고안해서 LLM을 더 다양하게, 비용 효율적인 구조로 만들어서 좋은 성능을 보여주도록 만든 점이 아주 흥미로웠습니다. Their revolutionary approaches to attention mechanisms and the Mixture-of-Experts (MoE) method have led to spectacular effectivity positive aspects. Chinese commentators have described DeepSeek’s development as a direct rebuttal to U.S. DeepSeek’s success highlights that the labor relations underpinning technological growth are important for innovation. The model’s open-supply nature additionally opens doors for further research and improvement. Whether you’re engaged on a research paper