Deepseek demuestra un rendimiento superior sobre el chatgpt en escenarios de aprendizaje de cero disparos en condiciones específicas. Estas son las áreas clave donde Deepseek sobresale:
Capacidades de razonamiento mejoradas
Los modelos Deepseek, particularmente Deepseek R-1 y R-1-Zero, han mostrado mejoras significativas en las tareas de razonamiento en comparación con ChatGPT. En puntos de referencia como AIME y GPQA, Deepseek R-1-Zero superó al modelo O1 de OpenAI, logrando una precisión de pase@1 del 71.0%, que puede impulsarse aún más al 86.7% con técnicas de votación mayoritaria [1] [2]. Esto indica que Deepseek es particularmente experto en tareas que requieren razonamiento lógico sin ejemplos anteriores.Manejo de conocimiento específico del dominio
La arquitectura de Deepseek incluye módulos especializados para varios dominios, como las matemáticas y la codificación. Estos módulos le permiten funcionar mejor en contextos técnicos en comparación con ChatGPT, que es más generalizado. En pruebas específicas, Deepseek V3 ha superado a ChatGPT en escenarios de aprendizaje de cero disparos, especialmente en tareas de razonamiento matemático y programación [3] [4].Sensibilidad a las técnicas de solicitud
Se ha observado que los modelos de Deepseek funcionan mejor con la solicitud de disparo cero en lugar de pocos incidentes de disparo. Esto contrasta con ChatGPT, donde los contextos de pocos disparos pueden mejorar el rendimiento. La recomendación para Deepseek es utilizar instrucciones claras y concisas en una configuración de disparo cero para obtener resultados óptimos, lo que se alinea con los resultados de la investigación de Microsoft sobre modelos de razonamiento [1] [2].Aprendizaje y adaptación
El proceso de entrenamiento de Deepseek R-1-Zero le permite desarrollar comportamientos de razonamiento sofisticados de forma autónoma. Con el tiempo, aprende a autocorregir y validar sus propios resultados, lo que lleva a una mayor precisión en tareas de razonamiento complejas [1]. Esta capacidad de superación personal es una ventaja notable en escenarios de disparo cero en los que el modelo debe generar respuestas sin un contexto previo extenso.En resumen, Deepseek supera a ChatGPT en el aprendizaje de disparo cero principalmente debido a sus capacidades de razonamiento mejoradas, manejo de conocimiento de dominio especializado, técnicas de solicitud efectivas y mecanismos robustos de autoaprendizaje. Estos factores lo hacen particularmente adecuado para tareas que requieren consistencia lógica y precisión técnica.
Citas:[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-how-it-ranks-gainst-openais-o1
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt- whatch-large-language-model-leads-ai
[4] https://aclanthology.org/2024.emnlpmain.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