DeepSeek tilbyder flere domænespecifikke moduler, der forbedrer dens muligheder sammenlignet med ChatGPT, især i specialiserede opgaver. Her er de vigtigste moduler:
Specialiserede moduler af Deepseek
1. Deepseek Math: Dette modul er designet til avancerede beregningsmæssige og matematiske udfordringer. Det udmærker sig i håndtering af komplicerede multi-trins matematikproblemer og overgår Chatgpts generelle kapaciteter på dette område. Deepseek Math bruger udvidet konteksttræning til at give høj nøjagtighed i forskellige matematiske applikationer, herunder statistisk modellerings- og teknisk beregning [1].
2. Deepseek VL (Vision-sprog): Dette modul fokuserer på multimodale opgaver, såsom billedtekst og genkendelse af objekt. Mens ChatGPT har nogle billedbehandlingsfunktioner, er Deepseek VL specifikt konstrueret til opgaver, der kræver en dybere forståelse af visuelle data, hvilket fører til mere nøjagtige analyser og kontekstuelle fortolkninger inden for felter som sundhedsafbildning og e-handel [1] [5].
3. DeepSeek Coder (Coderv): Med det formål at programmere assistance understøtter dette modul realtidskodegenerering, fejlfinding og dokumentation på tværs af flere programmeringssprog. Deepseek -koder overgår ofte Chatgpt i at yde struktureret programmeringshjælp, hvilket gør det til et robust alternativ for udviklere, der søger kodningsløsninger [1] [3].
4. domænespecifikke implementeringer: Deepseek har tilpassede versioner, der er skræddersyet til specifikke industrier såsom sundhedsydelser og finansiering. Disse implementeringer er uddannet i specialiseret korpora, hvilket giver dem mulighed for at levere mere relevante og nøjagtige resultater for branchespecifikke applikationer sammenlignet med den mere generalistiske tilgang til ChatGPT [7] [8].
5. Integrationsmuligheder: Deepseek API giver mulighed for fleksibel integration i forskellige softwaremiljøer, hvilket letter skræddersyede løsninger til specifikke forretningsbehov. Denne tilpasningsevne kan være særlig fordelagtig for virksomheder, der ønsker at implementere AI -løsninger uden omfattende ændringer af deres eksisterende systemer [1].
Disse moduler forbedrer kollektivt Deepseeks præstation i specialiserede områder, hvilket giver betydelige fordele i forhold til ChatGpt i opgaver, der kræver domænespecifik ekspertise og nøjagtighed.
Citater:)
[2] https://arxiv.org/html/2405.04434v4
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[5] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-i-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[6] http://arxiv.org/pdf/2405.04434.pdf
[7] https://www.telecoms.com/ai/chinese-i-startup-deepseek-panic-us-and-the-rest-of-the-world
[8] https://www.linkedin.com/pulse/i-aSned-deepseek-why----- end-openais-chatgpt-here-marko-paris-yucke