Comment les performances de Deepseek sur les références comme Humaneval et GSM8K se comparent-elles à d'autres modèles

Metrics de performance

** Humaneval: Deepseek marque 73,78% sur la référence Humaneval, qui évalue la capacité de codage à travers diverses tâches de programmation. Ce score le positionne favorablement contre d'autres modèles de premier plan, y compris les offres d'Openai, bien que des comparaisons spécifiques avec des modèles comme GPT-4 ou LLAMA 3 n'étaient pas détaillées dans les sources disponibles.

** GSM8K: Dans les tâches de résolution de problèmes, Deepseek obtient un impressionnant 84,1% sur la référence GSM8K. Ce score reflète sa capacité à gérer efficacement le raisonnement mathématique et les scénarios complexes de résolution de problèmes.

Efficacité et utilisation des ressources

L'architecture de Deepseek utilise un système de mélange d'Experts (MOE), activant uniquement une fraction de ses paramètres totaux (671 milliards) pendant les tâches spécifiquement environ 37 milliards. Cette activation sélective améliore non seulement les performances, mais réduit également considérablement les coûts de calcul, permettant à Deepseek d'atteindre ces scores de référence avec seulement 2,8 millions d'heures de GPU, ce qui est considérablement inférieur à celui de nombreux autres modèles qui nécessitent des ressources plus étendues pour des niveaux de performance similaires [2] [ 3].

Comparaison avec d'autres modèles

Bien que des comparaisons directes spécifiques avec des modèles comme GPT-4 n'étaient pas fournies dans les résultats de la recherche, il est à noter que l'efficacité de Deepseek et la nature open source en font une alternative attrayante pour les développeurs qui pourraient trouver des solutions propriétaires coûteuses prohibitive. La capacité du modèle à gérer de longues fenêtres de contexte de jetons allant jusqu'à 128K le distingue davantage de nombreux concurrents, qui prennent généralement en charge moins de jetons (généralement entre 32k et 64k) [2] [3].

En résumé, Deepseek démontre de solides performances sur les références clés tout en maintenant la rentabilité et l'efficacité opérationnelle, ce qui en fait un concurrent remarquable parmi les LLM contemporains.