DeepSeek демонструє чудову продуктивність над Chatgpt у сценаріях навчання нульовому пострілу за конкретних умов. Ось ключові сфери, де DeepSeek перевершує:
Розширені можливості міркувань
Моделі DeepSeek, особливо DeepSeek R-1 та R-1-Zero, показали значні вдосконалення завдань міркувань порівняно з Chatgpt. У таких орієнтирах, як AIME та GPQA, DeepSeek R-1-Zero випереджав модель O1 Openai, досягнувши пропуску@1 точність 71,0%, що може бути додатково підвищене до 86,7% з методами голосування більшості [1] [2]. Це вказує на те, що DeepSeek особливо вміє завдань, що вимагають логічних міркувань без попередніх прикладів.Обробка знань, що стосуються домену
Архітектура Deepseek включає спеціалізовані модулі для різних доменів, таких як математика та кодування. Ці модулі дозволяють йому краще працювати в технічному контексті порівняно з чатгптом, що є більш узагальненим. У конкретних тестах Deepseek V3 перевершив чатгпт у сценаріях навчання нульовому постукуванню, особливо в математичних завданнях та завданнях програмування [3] [4].Чутливість до методів спонукання
Спостерігаються моделі DeepSeek, щоб краще працювати за допомогою нульового підказки, що спонукає, а не з декількома пострілами. Це контрастує з чатгптом, де контексти з кількома ударами можуть підвищити продуктивність. Рекомендація для DeepSeek полягає у використанні чітких та стислих інструкцій у налаштуванні нульового удару для оптимальних результатів, що узгоджується з висновками досліджень Microsoft на моделях міркувань [1] [2].Навчання та адаптація
Навчальний процес DeepSeek R-1-Zero дозволяє йому самостійно розвивати складну поведінку міркувань. З часом він вчиться самокоректи та підтвердити власні результати, що призводить до підвищення точності у складних завданнях міркувань [1]. Ця можливість самодосконалення є помітною перевагою в сценаріях нульового постуку, де модель повинна генерувати відповіді без широкого попереднього контексту.Підсумовуючи це, DeepSeek перевершує чатгпт у навчанні нульового удару насамперед завдяки своїм розширеним можливостям міркувань, спеціалізованій обробці знань домену, ефективними методиками спонукання та надійними механізмами само навчання. Ці фактори роблять його особливо придатним для завдань, що вимагають логічної послідовності та технічної точності.
Цитати:[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