Deepseek zeigt unter bestimmten Bedingungen eine überlegene Leistung über Chatgpt in Null-Shot-Lernszenarien. Hier sind die Schlüsselbereiche, in denen sich Deepseek auszeichnet:
Verbesserte Argumentationsfunktionen
Deepseek-Modelle, insbesondere Deepseek R-1 und R-1-Null, haben im Vergleich zu ChatGPT signifikante Verbesserungen der Argumentationsaufgaben gezeigt. In Benchmarks wie Aime und GPQA übertraf Deepseek R-1-Null OpenAs O1-Modell und erreichte einen Pass@1-Genauigkeit von 71,0%, der mit Mehrheitsabstimmentechniken weiter auf 86,7% gesteigert werden kann [1] [2]. Dies weist darauf hin, dass Deepseek ohne vorherige Beispiele besonders in Aufgaben geschickt ist, die logische Argumentation erfordern.Domänenspezifische Kenntnisse der Handhabung
Die Architektur von Deepseek umfasst spezielle Module für verschiedene Bereiche wie Mathematik und Codierung. Diese Module ermöglichen es ihm, in technischen Kontexten im Vergleich zu ChatGPT eine bessere Leistung zu erzielen. In bestimmten Tests hat Deepseek V3 Chatgpt in Null-Shot-Lernszenarien übertroffen, insbesondere bei mathematischen Argumentations- und Programmieraufgaben [3] [4].Empfindlichkeit gegenüber Techniken
Es wurde beobachtet, dass Deepseek-Modelle mit null Schotten eine bessere Leistung abschneiden, anstatt nur wenige Schussanforderungen. Dies steht im Gegensatz zu Chatgpt, wo nur wenige Schusskontexte die Leistung verbessern können. Die Empfehlung für Deepseek lautet, klare und präzise Anweisungen in einer Null-Shot-Umgebung für optimale Ergebnisse zu verwenden, die mit den Ergebnissen der Microsoft-Forschung zu Argumentationsmodellen [1] [2] übereinstimmen.Lernen und Anpassung
Der Trainingsprozess von Deepseek R-1-Zero ermöglicht es ihm, ausgefeilte Argumentationsverhalten autonom zu entwickeln. Im Laufe der Zeit lernt es, sich selbst zu korrigieren und seine eigenen Ausgaben zu validieren, was zu einer verbesserten Genauigkeit bei komplexen Argumentationsaufgaben führt [1]. Diese Fähigkeit zur Selbstverbesserung ist ein bemerkenswerter Vorteil in Null-Shot-Szenarien, in denen das Modell Reaktionen ohne einen umfangreichen vorherigen Kontext generieren muss.Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Deepseek Chatgpt im Null-Shot-Lernen hauptsächlich aufgrund seiner verbesserten Argumentationsfunktionen, der speziellen Domänenwissensbearbeitung, effektiven Aufforderungstechniken und robusten Selbstlernmechanismen übertrifft. Diese Faktoren machen es besonders für Aufgaben geeignet, die logische Konsistenz und technische Genauigkeit erfordern.
Zitate:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-which-large-language-model-leads-ai
[4] https://aclanthology.org/2024.Ennlp-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/comportment/1i9txf3/deepseek_is_way_better_in_python_code_generation/
[8] https://arxiv.org/html/2405.04434v4