การแสดงของ Deepseek บนมาตรฐาน Humaneval แสดงให้เห็นถึงความได้เปรียบที่โดดเด่นเหนือ GPT-4 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deepseek บรรลุอัตราการผ่าน 73.78% ของ HumanEval ซึ่งประเมินความสามารถในการเข้ารหัสในขณะที่ GPT-4 ทำคะแนนประมาณ 67% ในการประเมินที่คล้ายกัน [1] [2] สิ่งนี้บ่งชี้ว่า Deepseek มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการสร้างและแก้ปัญหาการเข้ารหัสเมื่อเทียบกับ GPT-4
ในแง่ของประสิทธิภาพ Deepseek ใช้สถาปัตยกรรมส่วนผสม (MOE) ที่เปิดใช้งานเพียง 37 พันล้านพารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านพารามิเตอร์สำหรับงานทำให้สามารถรักษาประสิทธิภาพสูงได้ -4 สำหรับการประมวลผลโทเค็น [1] [2] ประสิทธิภาพนี้แปลเป็นความสามารถในการสร้างรหัสที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นและการดีบักทำให้ Deepseek เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักพัฒนา
ยิ่งไปกว่านั้นหน้าต่างบริบทของ Deepseek มีขนาดใหญ่ขึ้นอย่างมากที่โทเค็น 128K เมื่อเทียบกับโทเค็นสูงสุด 8K ของ GPT-4 ทำให้สามารถจัดการอินพุตที่กว้างขวางได้มากขึ้นในระหว่างการประมวลผล [1] [2] คุณลักษณะนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับงานการเข้ารหัสที่ซับซ้อนซึ่งต้องการบริบทที่มากขึ้น
โดยรวมแล้ว Deepseek ไม่เพียง แต่เหนือกว่า GPT-4 ในแง่ของประสิทธิภาพการเข้ารหัสบน HumanEval แต่ยังให้ประโยชน์ด้านต้นทุนและประสิทธิภาพที่สำคัญการวางตำแหน่งตัวเองเป็นทางเลือกที่แข็งแกร่งในภูมิทัศน์ของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
การอ้างอิง:[1] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-his-new-llm-in-one-place
[2] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4/deepseek-v3
[3] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1fdrhbx/new_deepseekv25_model_scores_89_on_humaneval/
[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
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_truly_better_than/