DeepSeek демонстрирует превосходную производительность по сравнению с CHATGPT в сценариях обучения с нулевым выстрелом в определенных условиях. Вот ключевые области, где DeepSeek превосходит:
расширенные возможности рассуждения
Модели DeepSeek, особенно DeepSeek R-1 и R-1-Zero, продемонстрировали значительные улучшения в задачах рассуждений по сравнению с CHATGPT. В таких критериях, как AIME и GPQA, DeepSeek R-1-Zero превзошел модель Openai O1, достигнув прохода@1 точность 71,0%, которая может быть дополнительно повышена до 86,7% с методами большинства голосов [1] [2]. Это указывает на то, что DeepSeek особенно искусен в задачах, требующих логических рассуждений без предыдущих примеров.Обработка знаний, специфичных для домена
Архитектура DeepSeek включает в себя специализированные модули для различных доменов, таких как математика и кодирование. Эти модули позволяют ему лучше работать в технических контекстах по сравнению с CHATGPT, который более обобщен. В конкретных тестах DeepSeek V3 превзошел CHATGPT в сценариях обучения с нулевым выстрелом, особенно в задачах математических рассуждений и программирования [3] [4].Чувствительность к методам подсказки
Наблюдалось, что модели DeepSeek работают лучше с нулевым выстрелом, а не с несколькими выстрелами. Это контрастирует с CHATGPT, где несколько выстрелов могут повысить производительность. Рекомендация для DeepSeek состоит в том, чтобы использовать четкие и краткие инструкции в нулевом снимке для оптимальных результатов, которые соответствуют результатам, которые вывода исследований Microsoft о моделях рассуждений [1] [2].обучение и адаптация
Тренировочный процесс DeepSeek R-1-Zero позволяет ему автономно разрабатывать сложное поведение рассуждений. Со временем он учится самокорректировать и проверять свои собственные результаты, что приводит к повышению точности в сложных задачах [1]. Эта возможность самосовершенствования является заметным преимуществом в сценариях с нулевым выстрелом, в которых модель должна генерировать ответы без обширного предварительного контекста.Таким образом, DeepSeek превосходит CHATGPT в нулевом обучении, прежде всего из-за его расширенных возможностей рассуждений, специализированных доменных знаний, эффективных методов подсказки и надежных механизмов самообучения. Эти факторы делают его особенно подходящим для задач, требующих логической согласованности и технической точности.
Цитаты:[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-openai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-which-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