在哪些情况下，DeepSeek在零射击学习中的表现要优于chatgpt

##增强的推理功能
与CHATGPT相比，DeepSeek模型，尤其是DeepSeek R-1和R-1-Zero，在推理任务方面有了显着改善。在Aime和GPQA等基准中，DeepSeek R-1-Zero的表现优于OpenAI的O1型号，获得了71.0％的通行证，通过多数投票技术，可以将其进一步提高到86.7％[1] [1] [2]。这表明DeepSeek尤其擅长在没有事先示例的情况下需要逻辑推理的任务。

##处理特定领域的知识
DeepSeek的架构包括针对数学和编码等各个领域的专门模块。与ChatGpt相比，这些模块使其在技术环境中的性能更好，而Chatgpt更具概括性。在特定的测试中，DeepSeek V3在零拍的学习方案中表现优于Chatgpt，尤其是在数学推理和编程任务中[3] [4]。

##对提示技术的敏感性
已经观察到DeepSeek模型可以通过零射击提示而不是很少的射击提示来表现更好。这与Chatgpt形成鲜明对比，在Chatgpt中，很少有射击上下文可以提高性能。 DeepSeek的建议是在零拍设置中使用清晰而简洁的说明来获得最佳结果，这与Microsoft关于推理模型的研究的发现相吻合[1] [2]。

##学习和适应
DeepSeek R-1-Zero的培训过程使其能够自动发展复杂的推理行为。随着时间的流逝，它学会了自我纠正和验证自己的输出，从而提高了复杂的推理任务的准确性[1]。在零射击场景中，这种自我改进能力是一个显着的优势，在零击场景中，模型必须在没有广泛的先前上下文的情况下产生响应。

总而言之，DeepSeek的表现优于零射击学习中的CHATGPT，这主要是由于其增强的推理能力，专门的域知识处理，有效的提示技术和强大的自学习机制。这些因素使其特别适合需要逻辑一致性和技术准确性的任务。