딥시크(DeepSeek) r1 내 컴퓨터에 설치하기

OpenAI o1에 필적하는 딥시크(DeepSeek)를 내컴퓨터에 설치해서 사용할 수 있습니다.

우선 올라마를 설치해서 사용하면 편해요.

올라마 설치는 다음 페이지를 참고해주세요. https://ax7taehun.tistory.com/208

데스크톱에서 공짜 인공지능 모델 사용하기(llama, gemma)

그리고 올라마를 설치한 후 cmd(명령프롬프트) 화면에서 ollama run deepseek-r1를 실행하면 7b모델을 설치할 수 있습니다.

출처: 올라마(https://ollama.com/library/deepseek-r1)

 

>>> deepseek r1의 학습 방법에 대해서 알려줄 수 있을까?
<think>
Okay, I'm trying to understand how DeepSeek-R1 learns. From what I gather, it uses something called the Meta-Foundations
framework, which is built on three main components: Meta-Learned Parameters (MLP), Meta-Kernel Initialization (MKI), and
Meta-Network Optimization (MNO).

MLP seems to handle basic processing tasks like token embeddings and attention mechanisms. That makes sense because any
good language model needs a way to represent words and understand how they relate to each other.

Then there's MKI, which initializes the kernels in the transformer layers based on the structure of the input data. I'm
not entirely sure what "kernels" refer to here—they might be similar to filters in convolutional neural networks but
applied to transformers instead. By initializing these kernels intelligently, the model can adapt better to different
inputs.

MNO takes this a step further by optimizing both the MLP and MKI parameters through meta-learning. This sounds like it
allows the model to not only learn from its data but also improve how it processes information in real-time, making
learning more efficient.

The few-shot learning capability is interesting too. It means that DeepSeek-R1 can learn effectively even with very little
training data by leveraging domain knowledge and reasoning. That's useful for scenarios where data is scarce.

Lastly, the multi-task pre-training part suggests that the model has been trained on various tasks, making it versatile.
This broad experience would help it adapt to different domains when given a small amount of new data.

Putting this all together, DeepSeek-R1 seems designed to be both efficient and adaptable, combining detailed parameter
handling with meta-learning techniques to improve performance across diverse tasks.
</think>

DeepSeek-R1 is an advanced AI model developed by DeepSeek, designed for versatile and efficient learning. Here's a
structured overview of its learning methodology:

### Core Components of Learning Methodology:

1. **Meta-Learned Parameters (MLP):**
   - **Purpose:** Handles basic processing tasks such as token embeddings and attention mechanisms.
   - **Functionality:** Represents words and understands relationships, essential for any language model.

2. **Meta-Kernel Initialization (MKI):**
   - **Purpose:** Initializes kernels in transformer layers based on input data structure.
   - **Functionality:** Enhances adaptability by intelligently setting initial parameters, improving processing
efficiency.

3. **Meta-Network Optimization (MNO):**
   - **Purpose:** Optimizes MLP and MKI parameters through meta-learning.
   - **Functionality:** Enables real-time parameter adjustment for efficient learning and inference optimization.

### Additional Capabilities:

4. **Few-Shot Learning:**
   - **Description:** Learns effectively with minimal data, using domain knowledge to enhance performance in new tasks.
   - **Benefit:** Useful in scenarios with limited training data.

5. **Multi-Task Pre-Training:**
   - **Description:** Trained on various tasks, making it versatile and adaptable across different domains.
   - **Benefit:** Reduces the need for task-specific retraining, enhancing generalization.

### Overall Design:

DeepSeek-R1 is engineered to combine detailed parameter handling with advanced meta-learning techniques. This approach
ensures efficiency and adaptability, allowing the model to perform well across diverse tasks by balancing comprehensive
training with efficient inference capabilities.

한글번역

<think> 알겠습니다. DeepSeek-R1이 어떻게 학습하는지 이해하려고 합니다. DeepSeek-R1은 Meta-Foundations 프레임워크를 기반으로 동작하며, 이는 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다: **Meta-Learned Parameters (MLP)**, **Meta-Kernel Initialization (MKI)**, **Meta-Network Optimization (MNO)**입니다.

MLP는 토큰 임베딩 및 어텐션 메커니즘과 같은 기본적인 처리 작업을 담당하는 것 같습니다. 이는 언어 모델이 단어를 표현하고 단어 간의 관계를 이해하기 위해 반드시 필요한 부분이기 때문에 합리적입니다.

다음으로 MKI는 입력 데이터 구조를 기반으로 트랜스포머 레이어의 커널을 초기화합니다. 여기서 "커널"이 무엇을 의미하는지는 확실하지 않지만, CNN(합성곱 신경망)의 필터와 유사하지만 트랜스포머에 적용된 개념일 가능성이 있습니다. 이러한 커널을 지능적으로 초기화하면 모델이 다양한 입력에 더 잘 적응할 수 있습니다.

MNO는 MLP와 MKI의 매개변수를 메타 학습을 통해 최적화합니다. 이는 모델이 단순히 데이터를 학습하는 것뿐 아니라 실시간으로 정보를 처리하는 방식을 개선하여 학습 효율성을 높이는 것으로 보입니다.

Few-shot 학습 기능도 흥미롭습니다. 이는 DeepSeek-R1이 매우 적은 양의 훈련 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있게 하며, 도메인 지식과 추론 능력을 활용한다는 것을 의미합니다. 데이터가 부족한 상황에서 매우 유용합니다.

마지막으로, 다중 작업 사전 학습은 모델이 다양한 작업에 대해 훈련되었음을 나타내며, 이를 통해 새로운 데이터를 소량만 추가해도 여러 도메인에 적응할 수 있습니다.

이 모든 것을 종합하면, DeepSeek-R1은 세부적인 매개변수 처리와 메타 학습 기법을 결합하여 다양한 작업에서 효율적이고 적응력 있게 성능을 발휘하도록 설계된 것으로 보입니다. </think>

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DeepSeek-R1은 DeepSeek에서 개발한 고급 AI 모델로, 효율적이고 다양한 학습을 지원하도록 설계되었습니다. 아래는 학습 방법론에 대한 구조적인 개요입니다.

학습 방법론의 핵심 구성 요소

1. Meta-Learned Parameters (MLP):
   • 목적: 토큰 임베딩 및 어텐션 메커니즘과 같은 기본 처리 작업을 담당.
   • 기능: 단어를 표현하고 관계를 이해하여 언어 모델의 필수 요소로 작동.
2. Meta-Kernel Initialization (MKI):
   • 목적: 입력 데이터 구조에 따라 트랜스포머 레이어의 커널을 초기화.
   • 기능: 초기 매개변수를 지능적으로 설정하여 처리 효율성을 높이고 적응성을 강화.
3. Meta-Network Optimization (MNO):
   • 목적: MLP와 MKI의 매개변수를 메타 학습을 통해 최적화.
   • 기능: 실시간 매개변수 조정을 통해 효율적인 학습과 추론을 지원.

추가 기능

1. Few-Shot Learning:
   • 설명: 최소한의 데이터로 효과적으로 학습하며, 도메인 지식을 활용해 새로운 작업의 성능을 강화.
   • 장점: 제한된 훈련 데이터 환경에서 유용.
2. 다중 작업 사전 학습(Multi-Task Pre-Training):
   • 설명: 다양한 작업을 학습하여 여러 도메인에서 유연하고 적응 가능한 모델 제공.
   • 장점: 작업별 재훈련 필요성을 줄이고 일반화 능력을 강화.

전반적인 설계

DeepSeek-R1은 세부적인 매개변수 처리와 고급 메타 학습 기법을 결합하여 효율성과 적응성을 동시에 충족하도록 설계되었습니다. 이를 통해 모델은 포괄적인 학습과 효율적인 추론 능력을 균형 있게 발휘하며, 다양한 작업에서도 우수한 성능을 제공합니다.