Deepseek demonstra desempenho superior sobre ChatGPT em cenários de aprendizado zero-tiro em condições específicas. Aqui estão as principais áreas em que Deepseek se destaca:
recursos de raciocínio aprimorados
Os modelos Deepseek, particularmente Deepseek R-1 e R-1-Zero, mostraram melhorias significativas nas tarefas de raciocínio em comparação com o ChatGPT. Em benchmarks como AIME e GPQA, o Deepseek R-1-Zero superou o modelo O1 do OpenAI, alcançando um passe a 1 precisão de 71,0%, que pode ser aumentado ainda mais para 86,7% com técnicas de votação majoritária [1] [2]. Isso indica que o Deepseek é particularmente adepto das tarefas que exigem raciocínio lógico sem exemplos anteriores.Manipulação de conhecimento específico do domínio
A arquitetura da Deepseek inclui módulos especializados para vários domínios, como matemática e codificação. Esses módulos permitem ter um desempenho melhor em contextos técnicos em comparação com o ChatGPT, o que é mais generalizado. Em testes específicos, o DeepSeek V3 superou o ChatGPT em cenários de aprendizado com tiro zero, especialmente em tarefas de raciocínio e programação matemáticas [3] [4].Sensibilidade às técnicas de solicitação
Observou-se que os modelos Deepseek têm um desempenho melhor com o acumulação de tiro zero, em vez de poucas fotos. Isso contrasta com o ChatGPT, onde poucos contextos podem melhorar o desempenho. A recomendação da Deepseek é usar instruções claras e concisas em uma configuração de tiro zero para obter melhores resultados, que se alinham aos achados da pesquisa da Microsoft sobre modelos de raciocínio [1] [2].aprendizado e adaptação
O processo de treinamento da Deepseek R-1-Zero permite desenvolver comportamentos sofisticados de raciocínio de forma autônoma. Com o tempo, aprende a se auto-corrigir e validar suas próprias saídas, levando a uma maior precisão em tarefas complexas de raciocínio [1]. Essa capacidade de auto-aperfeiçoamento é uma vantagem notável em cenários de tiro zero, onde o modelo deve gerar respostas sem um contexto anterior extensivo.Em resumo, o DeepSeek supera o ChatGPT no aprendizado de tiro zero, principalmente devido aos seus recursos aprimorados de raciocínio, manuseio de conhecimento especializado em domínio, técnicas eficazes de solicitação e mecanismos de auto-aprendizagem robustos. Esses fatores o tornam particularmente adequado para tarefas que exigem consistência lógica e precisão técnica.
Citações:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-dranks-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-language-model-lheads-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