Làm thế nào để hiệu suất của Deepseek trên các điểm chuẩn như Nhân đạo và GSM8K so với các mô hình khác

Số liệu hiệu suất

** Nhân đạo: Deepseek điểm 73,78% trên điểm chuẩn nhân đạo, đánh giá khả năng mã hóa thông qua các nhiệm vụ lập trình khác nhau. Điểm số này có vị trí thuận lợi so với các mô hình hàng đầu khác, bao gồm các dịch vụ của Openai, mặc dù các so sánh cụ thể với các mô hình như GPT-4 hoặc Llama 3 không chi tiết trong các nguồn có sẵn.

** GSM8K: Trong các nhiệm vụ giải quyết vấn đề, Deepseek đạt được 84,1% ấn tượng trên điểm chuẩn GSM8K. Điểm này phản ánh khả năng của nó trong việc xử lý lý luận toán học và các kịch bản giải quyết vấn đề phức tạp một cách hiệu quả.

Sử dụng tài nguyên và hiệu quả

Kiến trúc của Deepseek sử dụng hệ thống hỗn hợp (MOE), chỉ kích hoạt một phần nhỏ trong tổng số tham số của nó (671 tỷ) trong các nhiệm vụ cụ thể khoảng 37 tỷ. Kích hoạt có chọn lọc này không chỉ tăng cường hiệu suất mà còn giảm đáng kể chi phí tính toán, cho phép DeepSeek đạt được các điểm chuẩn này chỉ với 2,8 triệu giờ GPU, thấp hơn đáng kể so với nhiều mô hình khác đòi hỏi tài nguyên rộng hơn cho mức hiệu suất tương tự [2] [2] [2] [2] 3].

So sánh với các mô hình khác

Mặc dù các so sánh trực tiếp cụ thể với các mô hình như GPT-4 không được cung cấp trong kết quả tìm kiếm, nhưng người ta lưu ý rằng hiệu quả và bản chất nguồn mở của Deepseek khiến nó trở thành một giải pháp thay thế hấp dẫn cho các nhà phát triển có thể tìm thấy các giải pháp độc quyền. Khả năng của mô hình để xử lý các cửa sổ bối cảnh dài lên tới 128k mã thông báo tiếp tục phân biệt nó với nhiều đối thủ cạnh tranh, thường hỗ trợ ít mã thông báo hơn (thường là từ 32K đến 64K) [2] [3].

Tóm lại, DeepSeek thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên các điểm chuẩn chính trong khi duy trì hiệu quả chi phí và hiệu quả hoạt động, khiến nó trở thành một ứng cử viên đáng chú ý trong LLM đương đại.