Deepseek menawarkan beberapa modul khusus domain yang meningkatkan kemampuannya dibandingkan dengan chatgpt, terutama dalam tugas khusus. Berikut adalah modul utama:
Modul Khusus Deepseek
1. Deepseek Math: Modul ini dirancang untuk tantangan komputasi dan matematika canggih. Ini unggul dalam menangani masalah matematika multi-langkah yang rumit, melampaui kemampuan umum Chatgpt di bidang ini. Deepseek Math menggunakan pelatihan konteks yang diperluas untuk memberikan akurasi tinggi dalam berbagai aplikasi matematika, termasuk pemodelan statistik dan perhitungan teknik [1].
2. Deepseek VL (Visi-Bahasa): Modul ini berfokus pada tugas multimodal seperti captioning gambar dan pengenalan objek. Sementara chatgpt memiliki beberapa kemampuan pemrosesan gambar, Deepseek VL secara khusus direkayasa untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman yang lebih dalam tentang data visual, yang mengarah ke analisis yang lebih akurat dan interpretasi kontekstual di bidang seperti pencitraan kesehatan dan e-commerce [1] [5].
3. Deepseek Coder (CODERV): Ditujukan untuk Bantuan Pemrograman, Modul ini mendukung pembuatan kode real-time, debugging, dan dokumentasi di berbagai bahasa pemrograman. Deepseek Coder sering mengungguli chatgpt dalam memberikan bantuan pemrograman terstruktur, menjadikannya alternatif yang kuat bagi pengembang yang mencari solusi pengkodean [1] [3].
4. Penyebaran khusus domain: Deepseek memiliki versi khusus yang disesuaikan untuk industri tertentu seperti perawatan kesehatan dan keuangan. Penyebaran ini dilatih pada korpora khusus, memungkinkan mereka untuk memberikan hasil yang lebih relevan dan akurat untuk aplikasi khusus industri dibandingkan dengan pendekatan chatgpt yang lebih umum [7] [8].
5. Opsi Integrasi: API Deepseek memungkinkan integrasi fleksibel ke berbagai lingkungan perangkat lunak, memfasilitasi solusi yang disesuaikan untuk kebutuhan bisnis tertentu. Kemampuan beradaptasi ini dapat sangat menguntungkan bagi perusahaan yang ingin mengimplementasikan solusi AI tanpa modifikasi yang luas pada sistem mereka yang ada [1].
Modul-modul ini secara kolektif meningkatkan kinerja Deepseek di bidang-bidang khusus, memberikan keunggulan yang signifikan dibandingkan chatgpt dalam tugas-tugas yang membutuhkan keahlian dan akurasi khusus domain.
Kutipan:[1] https://frontend-snippets.com/blog/deepseek-vs-catgpt-which-large-danguage-model-eads-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-cheasoning-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-why-better-than-openais-catgpt-here-marko-paris-bucke