Deepseek wykazuje doskonałą wydajność nad Chatgpt w scenariuszach uczenia się zerowego strzału w określonych warunkach. Oto kluczowe obszary, w których Deepseek przoduje:
Ulepszone możliwości rozumowania
Modele Deepseek, szczególnie Deepseek R-1 i R-1-Zero, wykazały znaczną poprawę zadań rozumowania w porównaniu do Chatgpt. W testach porównawczych, takich jak Aime i GPQA, Deepseek R-1-Zero przewyższyło model O1 Openai, osiągając podanie@1 dokładność 71,0%, które można dodatkowo zwiększyć do 86,7% dzięki większościowym technikom głosowania [1] [2]. Wskazuje to, że Deepseek jest szczególnie biegły w zadaniach wymagających logicznego rozumowania bez uprzednich przykładów.Obsługa wiedzy specyficznej dla domeny
Architektura Deepseek obejmuje wyspecjalizowane moduły dla różnych domen, takie jak matematyka i kodowanie. Moduły te pozwalają mu lepiej osiągnąć konteksty techniczne w porównaniu z ChatGPT, co jest bardziej uogólnione. W określonych testach Deepseek V3 przewyższył Chatgpt w scenariuszach uczenia się zerowego strzału, szczególnie w zadaniach rozumowania matematycznego i programowania [3] [4].wrażliwość na techniki podpowiedzi
Zaobserwowano, że modele DeepSeek działają lepiej dzięki podpowiedzeniu zerowego strzału, a nie o niewielkiej liczbie strzałów. Kontrastuje to z Chatgpt, w których niewiele strzałów może zwiększyć wydajność. Zaleceniem dla DeepSeek jest użycie jasnych i zwięzłych instrukcji w ustawieniu zerowym, aby uzyskać optymalne wyniki, które są zgodne z wynikami badań Microsoft na temat modeli rozumowania [1] [2].Uczenie się i adaptacja
Proces szkoleniowy Deepseek R-1-Zero pozwala autonomicznie rozwijać wyrafinowane zachowania rozumujące. Z czasem uczy się samodzielnie poprawić i sprawdzać własne wyniki, co prowadzi do lepszej dokładności w złożonych zadaniach rozumowania [1]. Ta zdolność samodoskonalenia jest znaczącą zaletą w scenariuszach zerowych strzałów, w których model musi generować odpowiedzi bez obszernego wcześniejszego kontekstu.Podsumowując, DeepSeek przewyższa Chatgpt w uczeniu się zero strzału przede wszystkim ze względu na jego ulepszone możliwości rozumowania, wyspecjalizowaną obsługę wiedzy w dziedzinie, skuteczne techniki monitowania i solidne mechanizmy samozaparcia. Czynniki te sprawiają, że jest to szczególnie odpowiednie do zadań wymagających logicznej spójności i dokładności technicznej.
Cytaty:[1] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-o1
[2] https://pompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-hich 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