Deepseek แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่า CHATGPT ในสถานการณ์การเรียนรู้แบบศูนย์-ช็อตภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ นี่คือพื้นที่สำคัญที่ Deepseek เก่ง:
ความสามารถในการใช้เหตุผลที่เพิ่มขึ้น
โมเดล Deepseek โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deepseek R-1 และ R-1-Zero ได้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในการใช้เหตุผลเมื่อเทียบกับ CHATGPT ในเกณฑ์มาตรฐานเช่น AIME และ GPQA, Deepseek R-1-Zero นั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดล Open ของ Openai ซึ่งได้รับความแม่นยำ Pass@1 ที่ 71.0% ซึ่งสามารถเพิ่มขึ้นเป็น 86.7% ด้วยเทคนิคการลงคะแนนเสียงข้างมาก [1] [2] สิ่งนี้บ่งชี้ว่า Deepseek มีความเชี่ยวชาญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ต้องใช้เหตุผลเชิงตรรกะโดยไม่มีตัวอย่างก่อนการจัดการความรู้เฉพาะโดเมน
สถาปัตยกรรมของ Deepseek รวมถึงโมดูลเฉพาะสำหรับโดเมนต่าง ๆ เช่นคณิตศาสตร์และการเข้ารหัส โมดูลเหล่านี้ช่วยให้สามารถทำงานได้ดีขึ้นในบริบททางเทคนิคเมื่อเทียบกับ CHATGPT ซึ่งมีลักษณะทั่วไปมากขึ้น ในการทดสอบเฉพาะ Deepseek V3 มีประสิทธิภาพสูงกว่า CHATGPT ในสถานการณ์การเรียนรู้แบบไม่มีการยิงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และงานการเขียนโปรแกรม [3] [4]ความไวต่อเทคนิคการแจ้งเตือน
รุ่น Deepseek ได้รับการสังเกตว่าทำงานได้ดีขึ้นด้วยการกระตุ้นด้วยการยิงแบบไม่มีการยิงมากกว่าการกระตุ้นด้วยการยิงไม่กี่ครั้ง สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับ CHATGPT ซึ่งบริบทไม่กี่นัดสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ คำแนะนำสำหรับ Deepseek คือการใช้คำแนะนำที่ชัดเจนและรัดกุมในการตั้งค่า zero-shot เพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุดซึ่งสอดคล้องกับการค้นพบจากการวิจัยของ Microsoft เกี่ยวกับรูปแบบการให้เหตุผล [1] [2]การเรียนรู้และการปรับตัว
กระบวนการฝึกอบรมของ Deepseek R-1-Zero ช่วยให้สามารถพัฒนาพฤติกรรมการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ เมื่อเวลาผ่านไปมันเรียนรู้ที่จะแก้ไขตนเองและตรวจสอบผลลัพธ์ของตัวเองซึ่งนำไปสู่ความแม่นยำที่ดีขึ้นในงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน [1] ความสามารถในการพัฒนาตนเองนี้เป็นข้อได้เปรียบที่โดดเด่นในสถานการณ์ที่ไม่มีการยิงซึ่งแบบจำลองจะต้องสร้างการตอบสนองโดยไม่ต้องมีบริบทก่อนหน้านี้โดยสรุปแล้ว Deepseek มีประสิทธิภาพสูงกว่าการเรียนรู้ในการเรียนรู้แบบไม่มีการยิงเนื่องจากความสามารถในการใช้เหตุผลที่เพิ่มขึ้นการจัดการความรู้ด้านโดเมนพิเศษเทคนิคการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพและกลไกการเรียนรู้ด้วยตนเองที่แข็งแกร่ง ปัจจัยเหล่านี้ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการความสอดคล้องเชิงตรรกะและความแม่นยำทางเทคนิค
การอ้างอิง:[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-hich-large-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