DeepSeek thể hiện hiệu suất vượt trội so với TATGPT trong các kịch bản học tập không bắn trong các điều kiện cụ thể. Dưới đây là những lĩnh vực chính mà Deepseek vượt trội:
Khả năng lý luận nâng cao
Các mô hình Deepseek, đặc biệt là Deepseek R-1 và R-1-Zero, đã cho thấy những cải tiến đáng kể trong các nhiệm vụ lý luận so với TATGPT. Trong các điểm chuẩn như AIME và GPQA, Deepseek R-1-Z-Zero vượt trội so với mô hình O1 của Openai, đạt được độ chính xác của Pass@1 là 71,0%, có thể được tăng thêm lên 86,7% với các kỹ thuật bỏ phiếu đa số [1] [2]. Điều này chỉ ra rằng Deepseek đặc biệt lão luyện trong các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận logic mà không cần các ví dụ trước.Xử lý kiến thức cụ thể về miền
Kiến trúc của Deepseek bao gồm các mô -đun chuyên dụng cho các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như toán học và mã hóa. Các mô -đun này cho phép nó hoạt động tốt hơn trong bối cảnh kỹ thuật so với TATGPT, được khái quát hơn. Trong các bài kiểm tra cụ thể, DeepSeek V3 đã vượt trội hơn các Chatgpt trong các kịch bản học tập không bắn, đặc biệt là trong các nhiệm vụ lập luận và lập trình toán học [3] [4].Sự nhạy cảm trong việc nhắc nhở các kỹ thuật
Các mô hình Deepseek đã được quan sát để thực hiện tốt hơn với sự nhắc nhở không có bắn thay vì ít bắn. Điều này tương phản với Chatgpt, trong đó các bối cảnh ít ảnh có thể tăng cường hiệu suất. Khuyến nghị cho Deepseek là sử dụng các hướng dẫn rõ ràng và súc tích trong cài đặt không bắn cho kết quả tối ưu, điều này phù hợp với các phát hiện từ nghiên cứu của Microsoft về các mô hình lý luận [1] [2].Học và thích ứng
Quá trình đào tạo của DeepSeek R-1-Zero cho phép nó phát triển các hành vi lý luận tinh vi một cách tự động. Theo thời gian, nó học cách tự điều chỉnh và xác nhận đầu ra của chính nó, dẫn đến độ chính xác được cải thiện trong các nhiệm vụ lý luận phức tạp [1]. Khả năng tự cải thiện này là một lợi thế đáng chú ý trong các kịch bản không bắn trong đó mô hình phải tạo ra các phản hồi mà không cần bối cảnh trước đó.Tóm lại, DeepSeek vượt trội hơn Chatgpt trong việc học không có shot chủ yếu do khả năng lý luận nâng cao của nó, xử lý kiến thức miền chuyên dụng, kỹ thuật nhắc hiệu quả và cơ chế tự học mạnh mẽ. Những yếu tố này làm cho nó đặc biệt phù hợp cho các nhiệm vụ đòi hỏi tính nhất quán logic và độ chính xác kỹ thuật.
Trích dẫn:[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
.
[8] https://arxiv.org/html/2405.04434v4
|@.
|@. Khám phá những lợi thế của nó trong các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau.