การแสดงของ Deepseek เกี่ยวกับมาตรฐานเช่น HumanEval และ GSM8K เปรียบเทียบกับรุ่นอื่น ๆ ได้อย่างไร

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

** Humaneval: Deepseek ทำคะแนน 73.78% ตามมาตรฐาน Humaneval ซึ่งประเมินความสามารถในการเข้ารหัสผ่านงานการเขียนโปรแกรมต่างๆ คะแนนนี้จัดวางไว้อย่างดีกับรุ่นชั้นนำอื่น ๆ รวมถึงข้อเสนอของ OpenAI แม้ว่าการเปรียบเทียบเฉพาะกับรุ่นเช่น GPT-4 หรือ Llama 3 ไม่ได้มีรายละเอียดในแหล่งข้อมูลที่มีอยู่

** GSM8K: ในงานการแก้ปัญหา Deepseek ประสบความสำเร็จ 84.1% ที่น่าประทับใจสำหรับเกณฑ์มาตรฐาน GSM8K คะแนนนี้สะท้อนให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และสถานการณ์การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพและการใช้ทรัพยากร

สถาปัตยกรรมของ Deepseek ใช้ระบบผสมของ Experts (MOE) โดยเปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวของพารามิเตอร์ทั้งหมด (671 พันล้าน) ในระหว่างงานโดยเฉพาะประมาณ 37 พันล้าน การเปิดใช้งานการเลือกนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณได้อย่างมีนัยสำคัญทำให้ DeepSeek ได้รับคะแนนมาตรฐานเหล่านี้ด้วยเพียง 2.8 ล้าน GPU-hours ซึ่งต่ำกว่ารุ่นอื่น ๆ ที่ต้องใช้ทรัพยากรที่กว้างขวางมากขึ้นสำหรับระดับประสิทธิภาพที่คล้ายคลึงกัน [2] [2] [2] [2] 3].

เปรียบเทียบกับรุ่นอื่น ๆ

ในขณะที่การเปรียบเทียบโดยตรงเฉพาะกับแบบจำลองเช่น GPT-4 ไม่ได้ให้ไว้ในผลการค้นหา แต่ก็มีข้อสังเกตว่าประสิทธิภาพของ Deepseek และธรรมชาติโอเพนซอร์ซทำให้เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนาที่อาจพบวิธีแก้ปัญหาที่เป็นกรรมสิทธิ์ ความสามารถของโมเดลในการจัดการกับหน้าต่างบริบทที่ยาวนานถึง 128K โทเค็นแยกความแตกต่างจากคู่แข่งหลายรายซึ่งโดยทั่วไปจะรองรับโทเค็นน้อยลง (โดยปกติระหว่าง 32K และ 64K) [2] [3]

โดยสรุป Deepseek แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับมาตรฐานที่สำคัญในขณะที่รักษาประสิทธิภาพต้นทุนและประสิทธิผลในการปฏิบัติงานทำให้เป็นคู่แข่งที่น่าสังเกตในหมู่ LLM แบบร่วมสมัย