どのシナリオでdeepseekがゼロショット学習でchatgptを上回るか

##強化された推論機能
Deepseekモデル、特にDeepseek R-1およびR-1-Zeroは、ChatGPTと比較して推論タスクの大幅な改善を示しています。 AIMEやGPQAなどのベンチマークでは、Deepseek R-1-ZeroはOpenaiのO1モデルを上回り、71.0％のパス@1精度を達成し、過半数の投票技術でさらに86.7％に増加させることができます[1] [2]。これは、Deepseekが、事前の例なしで論理的な推論を必要とするタスクに特に熟達していることを示しています。

##ドメイン固有の知識の処理
Deepseekのアーキテクチャには、数学やコーディングなど、さまざまなドメイン向けの専門モジュールが含まれています。これらのモジュールは、より一般化されたChatGPTと比較して、技術的なコンテキストでより良いパフォーマンスを可能にします。特定のテストでは、DeepSeek V3は、特に数学的な推論とプログラミングタスク[3] [4]で、ゼロショット学習シナリオのChatGPTを上回っています。

##プロンプトテクニックに対する感度
DeepSeekモデルは、少数のショットプロンプトではなく、ゼロショットプロンプトでパフォーマンスを向上させることが観察されています。これは、少数のショットコンテキストがパフォーマンスを向上させることができるChatGptとは対照的です。 DeepSeekの推奨事項は、最適な結果を得るためにゼロショット設定で明確で簡潔な指示を使用することです。これは、Microsoftの推論モデルに関する調査結果と一致しています[1] [2]。

##学習と適応
Deepseek R-1-Zeroのトレーニングプロセスにより、洗練された推論行動を自律的に開発することができます。時間が経つにつれて、それは自己修正とそれ自体の出力を検証することを学び、複雑な推論タスクの精度が向上します[1]。この自己改善能力は、モデルが広範な事前コンテキストなしに応答を生成する必要があるゼロショットシナリオでは顕著な利点です。

要約すると、Deepseekは、主にその推論機能の強化、専門ドメインの知識処理、効果的なプロンプト技術、および堅牢な自己学習メカニズムのために、ゼロショット学習のChatGptを上回ります。これらの要因により、論理的な一貫性と技術的正確性を必要とするタスクに特に適しています。