- DeepSeek OCR은 단순한 OCR을 넘어선다. 텍스트를 시각 정보로 압축하는 'Contexts optimal compression' 개념을 도입하여 AI 메모리 및 장문 컨텍스트 처리 방식을 혁신한다. 🧠
- 기존 LLM의 장문 컨텍스트 처리 한계를 극복하기 위해, 텍스트를 이미지 형태로 저장하여 토큰 수를 획기적으로 줄이는 방법을 제시한다. 📚
- 핵심 기술은 텍스트를 이미지에 저장하여 압축하는 것으로, 100개의 시각 토큰으로 1000개의 텍스트 토큰을 97% 정확도로 복원하는 10배 압축률을 달성한다. 🖼️
- 이는 LLM 및 전체 AI 시스템을 위한 새로운 형태의 메모리 압축 기술로, 수백만 토큰에 달하는 대화 기록을 이미지로 렌더링하여 효율적으로 저장하고 활용할 수 있게 한다. 💾
- DeepSeek의 독자적인 'Deep Encoder'는 SAM 모델과 CNN 압축, CLIP 모델을 결합한 2단계 솔루드를 통해 고해상도 이미지를 효율적으로 처리하고 최소한의 시각 토큰으로 정보를 요약한다. ⚙️
- 기존 방식이 6000개의 텍스트 토큰을 필요로 하던 문서 처리를 800개 미만의 시각 토큰으로 수행하며, 더 나은 성능을 보여준다. 🚀
- 현재는 OCR 작업에서 압축 아이디어를 이론적으로 증명했지만, 향후 500만 텍스트 토큰을 50만 시각 토큰으로 대체하는 등 일반적인 장문 컨텍스트 처리로 확장될 잠재력이 크다. ✨
- DeepSeek은 주류 흐름을 따르기보다 독창적인 아이디어를 시도하는 접근 방식을 통해 AI 분야에서 혁신적인 성과를 지속적으로 창출하고 있음을 보여준다. 💡
- 이 기술은 미래에 1000만~2000만 텍스트 토큰에 해당하는 컨텍스트 창을 시각 토큰을 통해 구현할 수 있는 가능성을 열어준다. 🔭
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