DeepSeek предлагает несколько специфичных для домена модулей, которые расширяют его возможности по сравнению с CHATGPT, особенно в специализированных задачах. Вот ключевые модули:
Специализированные модули DeepSeek
1. Deepseek Math: этот модуль предназначен для расширенных вычислительных и математических проблем. Он превосходен в решении сложных многоэтапных математических задач, превосходя общие возможности Chatgpt в этой области. DeepSeek Math использует расширенную подготовку к контексту для обеспечения высокой точности в различных математических приложениях, включая статистическое моделирование и инженерные расчеты [1].
2. DeepSeek VL (зрение): этот модуль фокусируется на мультимодальных задачах, таких как подписание изображения и распознавание объектов. В то время как CHATGPT обладает некоторыми возможностями обработки изображений, DeepSeek VL специально разработан для задач, которые требуют более глубокого понимания визуальных данных, что приводит к более точным анализам и контекстуальным интерпретациям в таких областях, как здравоохранение и электронная коммерция [1] [5].
3. DeepSeek Coder (Coderv): Нацеленный на помощь в программировании, этот модуль поддерживает генерацию, отладку и документацию в режиме реального времени на многочисленных языках программирования. DeepSeek Coder часто превосходит Chatgpt в предоставлении структурированной помощи в программировании, что делает ее надежной альтернативой для разработчиков, ищущих решения для кодирования [1] [3].
4. Развертывания, специфичные для домена: DeepSeek имеет индивидуальные версии, адаптированные для конкретных отраслей, таких как здравоохранение и финансы. Эти развертывания обучаются специализированным корпусам, что позволяет им предоставить более актуальные и точные результаты для отраслевых приложений по сравнению с более широким подходом CHATGPT [7] [8].
5. Параметры интеграции: API DeepSeek обеспечивает гибкую интеграцию в различные среды программного обеспечения, что облегчает индивидуальные решения для конкретных потребностей бизнеса. Эта адаптивность может быть особенно выгодной для предприятий, стремящихся реализовать решения искусственного интеллекта без обширных изменений в их существующих системах [1].
Эти модули в совокупности повышают производительность DeepSeek в специализированных областях, обеспечивая значительные преимущества перед CHATGPT в задачах, которые требуют специфического для домена опыта и точности.
Цитаты:[1] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-chatgpt-wich-large-language-model-leads-ai
[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-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[6] http://arxiv.org/pdf/2405.04434.pdf
[7] https://www.telecoms.com/ai/chinese-ai-startup-deepseek-panics-us-and-the-rest-of the World
[8] https://www.linkedin.com/pulse/i-asked-deepseek-wy-better-tan-openais-chatgpt-here-marko-paris-yucke