DeepSeek cung cấp một số mô-đun dành riêng cho miền nhằm tăng cường khả năng của nó so với TATGPT, đặc biệt là trong các tác vụ chuyên ngành. Dưới đây là các mô -đun chính:
Mô -đun chuyên dụng của DeepSeek
1. DeepSeek Math: Mô -đun này được thiết kế cho các thách thức toán học và tính toán nâng cao. Nó vượt trội trong việc xử lý các vấn đề toán học nhiều bước phức tạp, vượt qua các khả năng chung của TATGPT trong lĩnh vực này. DeepSeek Math sử dụng đào tạo bối cảnh mở rộng để cung cấp độ chính xác cao trong các ứng dụng toán học khác nhau, bao gồm mô hình hóa thống kê và tính toán kỹ thuật [1].
2. Deepseek VL (ngôn ngữ tầm nhìn): Mô-đun này tập trung vào các tác vụ đa phương thức như chú thích hình ảnh và nhận dạng đối tượng. Mặc dù TATGPT có một số khả năng xử lý hình ảnh, DeepSeek VL được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu trực quan, dẫn đến các phân tích chính xác hơn và giải thích theo ngữ cảnh trong các lĩnh vực như hình ảnh chăm sóc sức khỏe và thương mại điện tử [1] [5].
3. DeepSeek Coder (Coderv): Nhằm mục đích hỗ trợ lập trình, mô-đun này hỗ trợ tạo mã thời gian thực, gỡ lỗi và tài liệu trên nhiều ngôn ngữ lập trình. DeepSeek Coder thường vượt trội hơn Chatgpt trong việc cung cấp trợ giúp lập trình có cấu trúc, làm cho nó trở thành một giải pháp thay thế mạnh mẽ cho các nhà phát triển tìm kiếm các giải pháp mã hóa [1] [3].
4. Triển khai cụ thể về miền: Deepseek có các phiên bản tùy chỉnh phù hợp cho các ngành công nghiệp cụ thể như chăm sóc sức khỏe và tài chính. Các triển khai này được đào tạo trên Corpora chuyên dụng, cho phép chúng cung cấp kết quả chính xác và phù hợp hơn cho các ứng dụng cụ thể trong ngành so với cách tiếp cận tổng quát hơn của TATGPT [7] [8].
5. Tùy chọn tích hợp: API DeepSeek cho phép tích hợp linh hoạt vào các môi trường phần mềm khác nhau, tạo điều kiện cho các giải pháp phù hợp cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể. Khả năng thích ứng này có thể đặc biệt thuận lợi cho các doanh nghiệp đang tìm cách thực hiện các giải pháp AI mà không cần sửa đổi rộng rãi cho các hệ thống hiện tại của họ [1].
Các mô-đun này cùng nhau nâng cao hiệu suất của DeepSeek trong các khu vực chuyên biệt, cung cấp những lợi thế đáng kể so với TATGPT trong các nhiệm vụ đòi hỏi chuyên môn và độ chính xác dành riêng cho miền.
Trích dẫn:[1)
[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-why-better-than-openais-chatgpt-here-marko-paris-yucke