Hogyan hasonlíthatók össze a DeepSeek olyan referenciaértékek, mint a Humaneval és a GSM8K, más modellekkel összehasonlítva

Performance metrikák

** Humaneval: A DeepSeek 73,78% -ot eredményez a HumaneVal referenciaértékén, amely különféle programozási feladatokon keresztül értékeli a kódolási képességet. Ez a pontszám kedvezően pozicionálja más vezető modellekkel szemben, ideértve az OpenAi kínálatát is, bár a modellekkel, például a GPT-4 vagy a Llama 3-val való speciális összehasonlításokat nem részletezték a rendelkezésre álló forrásokban.

** GSM8K: A problémamegoldó feladatokban a DeepSeek lenyűgöző 84,1% -ot ér el a GSM8K referenciaértékén. Ez a pontszám tükrözi annak képességét, hogy hatékonyan kezelje a matematikai érvelés és az összetett problémamegoldó forgatókönyveket.

A hatékonyság és az erőforrás -felhasználás

A DeepSeek architektúrája egy szakemberek (MOE) rendszert alkalmaz, és a teljes paramétereknek (671 milliárd) csak egy töredékét aktiválja, különös tekintettel a 37 milliárdra. Ez a szelektív aktiválás nemcsak növeli a teljesítményt, hanem jelentősen csökkenti a számítási költségeket, lehetővé téve a DeepSeek számára, hogy ezeket a referenciaértékeket mindössze 2,8 millió GPU órával érje el, ami lényegesen alacsonyabb, mint sok más modell, amelyek hasonlóbb erőforrásokat igényelnek a hasonló teljesítményszintekhez [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] [2] 3].

összehasonlítás más modellekkel

Noha a keresési eredmények nem tartalmazták a GPT-4 olyan modellekkel való specifikus közvetlen összehasonlításokat, amelyeket a GPT-4 nem nyújtott be, meg kell jegyezni, hogy a DeepSeek hatékonysága és nyílt forrású természete vonzó alternatívává teszi azokat a fejlesztőket, akik a szabadalmaztatott megoldásokat költségvetõnek találhatják. A modell azon képessége, hogy legfeljebb 128 ezer token hosszú kontextusú ablakokat kezelje, tovább különbözteti azt sok versenytárstól, amelyek általában kevesebb token (általában 32 és 64K között) [2] [3].

Összefoglalva: a DeepSeek erőteljes teljesítményt mutat a kulcsfontosságú referenciaértékeknél, miközben fenntartja a költséghatékonyságot és az operatív hatékonyságot, és figyelemre méltó versenyzővé válik a kortárs LLMS körében.