DeepSeek dimostra prestazioni superiori rispetto a Chatgpt in scenari di apprendimento zero in condizioni specifiche. Ecco le aree chiave in cui DeepSeek eccelle:
capacità di ragionamento migliorate
I modelli DeepSeek, in particolare DeepSeek R-1 e R-1-Zero, hanno mostrato miglioramenti significativi nei compiti di ragionamento rispetto a CHATGPT. In benchmark come AME e GPQA, DeepSeek R-1-Zero ha superato il modello O1 di Openi, raggiungendo una precisione Pass@1 del 71,0%, che può essere ulteriormente potenziata all'86,7% con le tecniche di voto di maggioranza [1] [2]. Ciò indica che DeepSeek è particolarmente abile nei compiti che richiedono ragionamento logico senza esempi precedenti.Gestione della conoscenza specifica del dominio
L'architettura di Deepseek include moduli specializzati per vari settori, come la matematica e la codifica. Questi moduli gli consentono di funzionare meglio in contesti tecnici rispetto a CHATGPT, che è più generalizzato. In test specifici, DeepSeek V3 ha sovraperformato il CHATGPT in scenari di apprendimento a scatto zero, specialmente nei compiti di ragionamento matematico e programmazione [3] [4].Sensibilità alle tecniche di spinta
È stato osservato che i modelli DeepSeek si comportano meglio con il suggerimento a zero-shot piuttosto che con un suggerimento di pochi colpi. Ciò contrasta con CHATGPT, in cui i contesti a pochi colpi possono migliorare le prestazioni. La raccomandazione per DeepSeek è quella di utilizzare istruzioni chiare e concise in un'impostazione a scatto zero per risultati ottimali, che si allinea ai risultati della ricerca di Microsoft sui modelli di ragionamento [1] [2].apprendimento e adattamento
Il processo di formazione di DeepSeek R-1-Zero gli consente di sviluppare autonomamente comportamenti di ragionamento sofisticati. Nel tempo, impara a essere auto-corretto e convalidare i propri output, portando a una migliore accuratezza in compiti di ragionamento complessi [1]. Questa capacità di auto-miglioramento è un notevole vantaggio negli scenari a scatto zero in cui il modello deve generare risposte senza un ampio contesto precedente.In sintesi, DeepSeek supera Chatgpt nell'apprendimento a zero shot principalmente a causa delle sue capacità di ragionamento migliorate, della gestione delle conoscenze del dominio specializzate, delle tecniche di spinta efficaci e dei solidi meccanismi di autoapprendimento. Questi fattori lo rendono particolarmente adatto per compiti che richiedono coerenza logica e accuratezza tecnica.
Citazioni:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-larks-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-laguage-model-leads-ai
[4] https://aclanthology.org/2024.ornlp-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_generazione/
[8] https://arxiv.org/html/2405.04434v4