DeepSeek demonstrerer overlegen ytelse over chatgpt i null-shot læringsscenarier under spesifikke forhold. Her er de viktigste områdene der DeepSeek utmerker seg:
Forbedrede resonnementsmuligheter
DeepSeek-modeller, spesielt DeepSeek R-1 og R-1-null, har vist signifikante forbedringer i resonnementoppgaver sammenlignet med ChatGPT. I benchmarks som AIME og GPQA, overgikk DeepSeek R-1-Zero Openais O1-modell, og oppnådde en passering@1 nøyaktighet på 71,0%, som ytterligere kan økes til 86,7% med majoritetsstemningsteknikker [1] [2]. Dette indikerer at DeepSeek er spesielt flink til oppgaver som krever logisk resonnement uten tidligere eksempler.Håndtering av domenespesifikk kunnskap
DeepSeeks arkitektur inkluderer spesialiserte moduler for forskjellige domener, for eksempel matematikk og koding. Disse modulene lar den prestere bedre i tekniske sammenhenger sammenlignet med ChatGPT, som er mer generalisert. I spesifikke tester har DeepSeek V3 utkonkurrert ChatGPT i null-skudd læringsscenarier, spesielt i matematisk resonnement og programmeringsoppgaver [3] [4].Følsomhet for å be om teknikker
Deepseek-modeller har blitt observert å prestere bedre med null-skudd som ber om å få skudd. Dette står i kontrast til ChatGPT, der få-skudd-kontekster kan forbedre ytelsen. Anbefalingen for DeepSeek er å bruke klare og konsise instruksjoner i en null-shot-innstilling for optimale resultater, som stemmer overens med funn fra Microsofts forskning på resonnementsmodeller [1] [2].Læring og tilpasning
DeepSeek R-1-Zeros treningsprosess gjør at den kan utvikle sofistikert resonnementatferd autonomt. Over tid lærer den å selvkorrigere og validere sine egne utganger, noe som fører til forbedret nøyaktighet i komplekse resonnementoppgaver [1]. Denne selvforbedringsevnen er en bemerkelsesverdig fordel i null-shot-scenarier der modellen må generere svar uten omfattende tidligere kontekst.Oppsummert overgår DeepSeek ChatGPT i null-shot-læring først og fremst på grunn av dens forbedrede resonnementfunksjoner, spesialisert domenekunnskapshåndtering, effektive fremmede teknikker og robuste selvlæringsmekanismer. Disse faktorene gjør det spesielt egnet for oppgaver som krever logisk konsistens og teknisk nøyaktighet.
Sitasjoner:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-1-model-overview-and-how-it-ranks-ainst-openais-o1
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-som-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