Deepseek demonstrează performanțe superioare față de chatgpt în scenarii de învățare zero în condiții specifice. Iată principalele domenii în care excelează Deepseek:
Capacități de raționament îmbunătățite
Modelele Deepseek, în special Deepseek R-1 și R-1-Zero, au arătat îmbunătățiri semnificative ale sarcinilor de raționament în comparație cu ChatGPT. În valori de referință, cum ar fi AIME și GPQA, Deepseek R-1-Zero a depășit modelul OpenAI O1, obținând o precizie de trecere@1 de 71,0%, care poate fi sporită în continuare la 86,7% cu tehnici majoritare de vot [1] [2]. Acest lucru indică faptul că Deepseek este deosebit de adept față de sarcini care necesită raționament logic fără exemple anterioare.gestionarea cunoștințelor specifice domeniului
Arhitectura Deepseek include module specializate pentru diverse domenii, cum ar fi matematica și codificarea. Aceste module îi permit să funcționeze mai bine în contexte tehnice în comparație cu ChatGPT, care este mai generalizat. În teste specifice, Deepseek V3 a depășit chatGPT în scenarii de învățare zero, în special în sarcinile de raționament matematic și programare [3] [4].Sensibilitate la tehnici de solicitare
Modelele Deepseek au fost observate pentru a funcționa mai bine cu solicitarea zero, mai degrabă decât cu o solicitare de câteva fotografii. Acest lucru contrastează cu ChatGPT, unde contextele cu puține fotografii pot îmbunătăți performanța. Recomandarea pentru DeepSeek este să utilizați instrucțiuni clare și concise într-o setare zero pentru rezultate optime, care se aliniază la rezultatele cercetărilor Microsoft asupra modelelor de raționament [1] [2].Învățare și adaptare
Procesul de antrenament Deepseek R-1-Zero îi permite să dezvolte autonom comportamente raționamente sofisticate. De-a lungul timpului, învață să se auto-corecteze și să-și valideze propriile rezultate, ceea ce duce la o precizie îmbunătățită în sarcinile de raționament complexe [1]. Această capacitate de auto-îmbunătățire este un avantaj notabil în scenariile cu o lovitură zero în care modelul trebuie să genereze răspunsuri fără un context anterior extins.În rezumat, Deepseek depășește șederea în învățarea zero, în primul rând, datorită capacităților sale de raționament sporite, manipulării cunoștințelor de domeniu specializate, tehnici eficiente de solicitare și mecanisme robuste de auto-învățare. Acești factori îl fac deosebit de potrivit pentru sarcini care necesită consecvență logică și precizie tehnică.
Citări:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-against-openais-O1
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-penai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-hich-lenarge-haguage-model-leads-ai
[4] https://aclantology.org/2024.emnlp-ain.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