DeepSeek demonstrerer overlegen ydeevne over ChatGpt i nul-shot-læringsscenarier under specifikke forhold. Her er de vigtigste områder, hvor Deepseek udmærker sig:
Forbedrede ræsonnementsfunktioner
Deepseek-modeller, især Deepseek R-1 og R-1-nul, har vist signifikante forbedringer i ræsonnementsopgaver sammenlignet med ChatGPT. I benchmarks som AIME og GPQA overgik DeepSeek R-1-nul overkontrinede Openais O1-model og opnåede en pas@1-nøjagtighed på 71,0%, hvilket kan øges yderligere til 86,7% med majoritetsafstemningsteknikker [1] [2]. Dette indikerer, at Deepseek er særlig dygtige til opgaver, der kræver logisk ræsonnement uden forudgående eksempler.Håndtering af domænespecifik viden
Deepseeks arkitektur inkluderer specialiserede moduler til forskellige domæner, såsom matematik og kodning. Disse moduler giver det mulighed for at fungere bedre i tekniske sammenhænge sammenlignet med ChatGPT, som er mere generaliseret. I specifikke tests har Deepseek V3 overgået ChatGpt i nul-shot-læringsscenarier, især i matematisk ræsonnement og programmeringsopgaver [3] [4].Følsomhed over for at tilskynde til teknikker
Det er blevet observeret, at dybseek-modeller fungerer bedre med nul-shot-tilskyndelse snarere end få-shot-tilskyndelse. Dette står i kontrast til ChatGpt, hvor få skudkontekster kan forbedre ydelsen. Anbefalingen til Deepseek er at bruge klare og kortfattede instruktioner i en nul-shot-indstilling for optimale resultater, der er i overensstemmelse med resultaterne fra Microsofts forskning om ræsonnementsmodeller [1] [2].Læring og tilpasning
Deepseek R-1-Zero's træningsproces giver den mulighed for at udvikle sofistikeret ræsonnementsadfærd autonomt. Over tid lærer det at selvkorrigere og validere sine egne output, hvilket fører til forbedret nøjagtighed i komplekse ræsonnementsopgaver [1]. Denne selvforbedringsevne er en bemærkelsesværdig fordel i nul-shot-scenarier, hvor modellen skal generere svar uden omfattende forudgående kontekst.I sammendraget overgår DeepSeek Chatgpt i nul-shot-læring primært på grund af dens forbedrede ræsonnementsfunktioner, specialiserede domæneviden om håndtering, effektive skabelsesteknikker og robuste selvlærende mekanismer. Disse faktorer gør det særligt velegnet til opgaver, der kræver logisk konsistens og teknisk nøjagtighed.
Citater:)
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-kinese-overtaken-openai
)
[4] https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.408.pdf
[5] https://www.youtube.com/watch?v=7hccf8nm8nm
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i9txf3/deepseek_is_way_better_in_python_code_generation/
[8] https://arxiv.org/html/2405.04434v4