Deepseek demonstreert superieure prestaties via chatgpt in nul-shot leerscenario's onder specifieke omstandigheden. Hier zijn de belangrijkste gebieden waar Deepseek uitblinkt:
Verbeterde redeneermogelijkheden
Deepseek-modellen, met name Deepseek R-1 en R-1-Zero, hebben aanzienlijke verbeteringen in redeneringstaken aangetoond in vergelijking met Chatgpt. In benchmarks zoals AIME en GPQA presteerden Deepseek R-1-Zero het O1-model van Openai, met een pass@1 nauwkeurigheid van 71,0%, die verder kan worden verhoogd tot 86,7% met meerderheidsstemtechnieken [1] [2]. Dit geeft aan dat Deepseek bijzonder bedreven is in taken die logische redenering vereisen zonder eerdere voorbeelden.Domein-specifieke kennis afhandelen
De diepte -architectuur van Deepseek omvat gespecialiseerde modules voor verschillende domeinen, zoals wiskunde en codering. Met deze modules kan het beter presteren in technische contexten in vergelijking met chatgpt, dat meer algemeen is. In specifieke tests heeft Deepseek V3 chatgpt in nul-shot leerscenario's overtroffen, vooral in wiskundige redenering en programmeertaken [3] [4].Gevoeligheid voor het aanzetten tot technieken
Er is waargenomen dat diepteekmodellen beter presteren met nul-shot, in plaats van weinig shotting. Dit staat in contrast met chatgpt, waar weinig schotcontexten de prestaties kunnen verbeteren. De aanbeveling voor Deepseek is om duidelijke en beknopte instructies in een nul-shot-instelling te gebruiken voor optimale resultaten, die aansluit bij bevindingen uit het onderzoek van Microsoft over redeneermodellen [1] [2].Leren en aanpassing
Het trainingsproces van Deepseek R-1-Zero stelt het in staat om autonoom geavanceerd redeneergedrag te ontwikkelen. Na verloop van tijd leert het zijn eigen output zelf te corrigeren en te valideren, wat leidt tot verbeterde nauwkeurigheid in complexe redeneringstaken [1]. Dit zelfverbeteringsmogelijkheden is een opmerkelijk voordeel in nul-shot scenario's waarbij het model antwoorden moet genereren zonder uitgebreide eerdere context.Samenvattend presteert Deepseek beter dan chatgpt in nul-shot leren, voornamelijk vanwege de verbeterde redeneermogelijkheden, gespecialiseerde domeinkennisbehandeling, effectieve prompt technieken en robuuste zelfleermechanismen. Deze factoren maken het bijzonder geschikt voor taken die logische consistentie en technische nauwkeurigheid vereisen.
Citaten:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-re-model-overview-and-how-it-ranks-Against-Openais-o1
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3] https://frassend-nippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-which-large-language-model-leads-ai
[4] https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.408.pdf
[5] https://www.youtube.com/watch?v=7hcccf8nm8nm
[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