Deepseek visar överlägsen prestanda över ChatGPT i scenarier med nollskott under specifika förhållanden. Här är de viktigaste områdena där Deepseek utmärker sig:
Förbättrade resonemangsfunktioner
Deepseek-modellerna, särskilt Deepseek R-1 och R-1-Zero, har visat betydande förbättringar i resonemangsuppgifterna jämfört med chatgpt. I riktmärken som AIME och GPQA överträffade Deepseek R-1-Zero OpenAI: s O1-modell, vilket uppnår en pass@1-noggrannhet på 71,0%, vilket kan ökas ytterligare till 86,7% med majoritetsut röstningstekniker [1] [2]. Detta indikerar att Deepseek är särskilt skicklig på uppgifter som kräver logiskt resonemang utan tidigare exempel.Hantera domänspecifik kunskap
Deepseeks arkitektur innehåller specialiserade moduler för olika domäner, till exempel matematik och kodning. Dessa moduler tillåter den att prestera bättre i tekniska sammanhang jämfört med chatgpt, vilket är mer generaliserat. I specifika tester har Deepseek V3 överträffat chatgpt i scenarier med nollskott, särskilt i matematiska resonemang och programmeringsuppgifter [3] [4].Känslighet för att uppmana tekniker
Deepseek-modellerna har observerats prestera bättre med nollskott som uppmanar snarare än få skott som uppmanar. Detta står i kontrast till chatgpt, där få-skott-sammanhang kan förbättra prestandan. Rekommendationen för DeepSeek är att använda tydliga och kortfattade instruktioner i en inställning av nollskott för optimala resultat, som överensstämmer med resultaten från Microsofts forskning om resonemangsmodeller [1] [2].Lärande och anpassning
Deepseek R-1-Zero: s träningsprocess gör att den kan utveckla sofistikerade resonemangsbeteenden autonomt. Med tiden lär den sig att självkorrigera och validera sina egna utgångar, vilket leder till förbättrad noggrannhet i komplexa resonemang [1]. Denna självförbättringsförmåga är en anmärkningsvärd fördel i scenarier med nollskott där modellen måste generera svar utan omfattande tidigare sammanhang.Sammanfattningsvis överträffar DeepSeek Chatgpt i nollskottslärande främst på grund av dess förbättrade resonemang, specialiserad domänkunskapshantering, effektiva uppmaningstekniker och robusta självlärande mekanismer. Dessa faktorer gör det särskilt lämpligt för uppgifter som kräver logisk konsistens och teknisk noggrannhet.
Citeringar:]
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
]
[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/localllamama/comments/1i9txf3/deepseek_is_way_better_in_python_code_generation/
[8] https://arxiv.org/html/2405.04434v4