DeepSeek īpašos apstākļos demonstrē izcilu sniegumu pār Chatgpt nulles šāvienu mācīšanās scenārijos. Šeit ir galvenās jomas, kurās ir DeepSeek:
uzlabotas spriešanas iespējas
DeepSeek modeļi, īpaši DeepSeek R-1 un R-1-nulle, ir parādījuši ievērojamus uzlabojumus spriešanas uzdevumos salīdzinājumā ar Chatgpt. Tādos etalonos kā AIME un GPQA DeepSeek R-1-Zero pārspēja Openai O1 modeli, panākot caurlaidi@1 precizitāti 71,0%, kuru var vēl vairāk palielināt līdz 86,7% ar vairākuma balsošanas paņēmieniem [1] [2]. Tas norāda, ka DeepSeek ir īpaši lietpratīgs uzdevumos, kuriem nepieciešama loģiska spriešana bez iepriekšējiem piemēriem.Domēnam specifiskas zināšanas
DeepSeek arhitektūra ietver specializētus moduļus dažādām jomām, piemēram, matemātika un kodēšana. Šie moduļi ļauj tam labāk darboties tehniskajā kontekstā, salīdzinot ar ChatGpt, kas ir vispārīgāks. Īpašos testos DeepSeek V3 ir pārspējis CHATGPT nulles šāvienu mācīšanās scenārijos, īpaši matemātiskajā spriešanā un programmēšanas uzdevumos [3] [4].jutība pret pamudināšanas paņēmieniem
Tika novērots, ka DeepSeek modeļi labāk darbojas ar nulles šāviena pamudinājumu, nevis dažu kadru pamudināšanu. Tas ir pretstatā Chatgpt, kur daži nošautie konteksti var uzlabot veiktspēju. DeepSeek ieteikums ir izmantot skaidras un kodolīgas instrukcijas nulles šāviena iestatījumā, lai iegūtu optimālus rezultātus, kas atbilst Microsoft pētījumu par spriešanas modeļiem atklājumiem [1] [2].Mācīšanās un adaptācija
DeepSeek R-1-nulles apmācības process ļauj tai autonomi attīstīt sarežģītu spriešanas izturēšanos. Laika gaitā tā iemācās pašiem koriģēt un apstiprināt savus rezultātus, kā rezultātā uzlabotu precizitāti sarežģītu spriešanas uzdevumos [1]. Šī pašpilnveidošanās spēja ir ievērojama priekšrocība nulles šāvienu scenārijos, kad modelim ir jāveido atbildes bez plaša iepriekšēja konteksta.Rezumējot, DeepSeek pārspēj ChatGpt nulles šāvienu mācībās, galvenokārt tāpēc, ka tās pastiprinātās spriešanas iespējas, specializētās jomu zināšanu apstrāde, efektīvas pamudināšanas metodes un izturīgi pašmācības mehānismi. Šie faktori padara to īpaši piemērotu uzdevumiem, kuriem nepieciešama loģiska konsekvence un tehniskā precizitāte.
Atsauces:[1.]
[2] https://prompthub.substack.com/p/have-the-chinese-overtaken-openai
[3.]
[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