Το DeepSeeek επιδεικνύει ανώτερη απόδοση σε σχέση με το ChatGPT σε σενάρια μάθησης μηδενικού πυροβολισμού υπό συγκεκριμένες συνθήκες. Εδώ είναι οι βασικοί τομείς όπου το Deepseek υπερέχει:
βελτιωμένες δυνατότητες συλλογισμού
Τα μοντέλα Deepseek, ιδιαίτερα Deepseek R-1 και R-1-Zero, έχουν δείξει σημαντικές βελτιώσεις στις εργασίες συλλογισμού σε σύγκριση με το ChatGPT. Σε σημεία αναφοράς όπως το AIME και το GPQA, το Deepseek R-1-μηδενικό ξεπέρασε το μοντέλο O1 του OpenAI, επιτυγχάνοντας μια ακρίβεια PASS@1, η οποία μπορεί να ενισχυθεί περαιτέρω στο 86,7% με τεχνικές ψηφοφορίας πλειοψηφίας [1] [2]. Αυτό δείχνει ότι το Deepseek είναι ιδιαίτερα έμπειρο σε καθήκοντα που απαιτούν λογική συλλογιστική χωρίς προηγούμενα παραδείγματα.Χειρισμός ειδικών για τον τομέα
Η αρχιτεκτονική του Deepseek περιλαμβάνει εξειδικευμένες ενότητες για διάφορους τομείς, όπως τα μαθηματικά και την κωδικοποίηση. Αυτές οι ενότητες επιτρέπουν την καλύτερη απόδοση σε τεχνικά πλαίσια σε σύγκριση με το ChatGPT, το οποίο είναι πιο γενικευμένο. Σε συγκεκριμένες δοκιμές, το Deepseek V3 έχει ξεπεράσει τα chatgpt σε σενάρια μάθησης μηδενικής λήψης, ειδικά σε μαθηματικές συλλογιστικές και προγραμματιστικές εργασίες [3] [4].ευαισθησία στις τεχνικές προτροπής
Τα μοντέλα Deepseek έχουν παρατηρηθεί ότι αποδίδουν καλύτερα με την προτροπή μηδενικού πυροβολισμού και όχι με λίγες βολές. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με το ChatGPT, όπου τα πλαίσια λίγων πυροβολισμών μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση. Η σύσταση για το Deepseek είναι να χρησιμοποιηθεί σαφείς και συνοπτικές οδηγίες σε μια ρύθμιση μηδενικής βολής για βέλτιστα αποτελέσματα, τα οποία ευθυγραμμίζονται με τα ευρήματα από την έρευνα της Microsoft για μοντέλα συλλογισμού [1] [2].Μάθηση και προσαρμογή
Η διαδικασία κατάρτισης του Deepseek R-1-Zero του επιτρέπει να αναπτύξει εκλεπτυσμένες συμπεριφορές συλλογιστικής αυτόνομα. Με την πάροδο του χρόνου, μαθαίνει να έχει διορθωθεί και να επικυρώνει τις δικές της εξόδους, οδηγώντας σε βελτιωμένη ακρίβεια σε πολύπλοκα καθήκοντα λογικής [1]. Αυτή η ικανότητα αυτο-βελτίωσης είναι ένα αξιοσημείωτο πλεονέκτημα σε σενάρια μηδενικής βολής όπου το μοντέλο πρέπει να παράγει απαντήσεις χωρίς εκτεταμένο προηγούμενο πλαίσιο.Συνοπτικά, η Deepseek ξεπερνά το ChatGPT στη μάθηση μηδενικής λήψης κυρίως λόγω των βελτιωμένων δυνατοτήτων συλλογισμού, του εξειδικευμένου χειρισμού γνώσης τομέα, των αποτελεσματικών τεχνικών προτροπής και των ισχυρών μηχανισμών αυτοδιαχείρισης. Αυτοί οι παράγοντες το καθιστούν ιδιαίτερα κατάλληλο για εργασίες που απαιτούν λογική συνέπεια και τεχνική ακρίβεια.
Αναφορές:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-hhhich-large-language-model-leads-ai
[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