Deepseeki esinemine Humanevali võrdlusalusel näitab GPT-4 võrreldes märkimisväärset eelist. Täpsemalt saavutas Deepseek humaanval 73,78% -lise läbisõidu määra, mis hindab kodeerimisvõimalusi, samas kui GPT-4 saavutas sarnastes hinnangutes umbes 67% [1] [2]. See näitab, et Deepseek on kodeerimisprobleemide genereerimisel ja lahendamisel tõhusam võrreldes GPT-4-ga.
Tõhususe osas kasutab Deepseek kogemuste segu (MOE) arhitektuuri, mis aktiveerib ülesannete jaoks ainult 37 miljardit parameetrit 671 miljardit, võimaldades tal säilitada kõrge jõudluse oluliselt madalamate arvutuskuludega 214,3 korda kui GPT-d. -4 Tokeni töötlemiseks [1] [2]. See tõhusus tähendab kiiremini ja täpsemat koodide genereerimist ja silumisvõimalusi, muutes DeepSeeki arendajatele kaalukaks valikuks.
Veelgi enam, Deepseeki konteksti aken on oluliselt suurem 128 000 žetooni juures, võrreldes GPT-4 maksimaalselt 8K žetoonidega, võimaldades sellel töötlemise ajal ulatuslikumaid sisendeid käsitleda [1] [2]. See funktsioon võib olla eriti kasulik keerukate kodeerimisülesannete korral, mis nõuavad suuremat konteksti.
Üldiselt ei ületa Deepseek mitte ainult GPT-4, et humaenvallide kodeerimine on ka kodeerimisel, vaid pakub ka märkimisväärseid kulusid ja tõhususe eeliseid, positsioneerides end tugeva alternatiivina suurte keelemudelite maastikul.
Tsitaadid:]
[2] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4/deepseek-v3
]
[4] https://aclanthology.org/2024.findings-acl.471.pdf
[5] https://deepseekcoder.github.io
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=41999151
[7] https://www.deepseek.com
]