DeepSeek R1은 주로 자연어 처리 (NLP)에 최적화되며 GPT-4O 또는 OpenAI의 O1과 같은 모델 방식으로 언어를 프로그래밍하도록 특별히 설계되지 않았습니다. 그러나 코딩 및 알고리즘 추론과 관련된 작업, 특히 논리적 인 추론 및 문제 해결이 필요한 시나리오에서 처리 할 수 있습니다. 다음은 다양한 프로그래밍 관련 작업에서 성능에 대한 자세한 개요입니다.
1. 코딩 및 알고리즘 추론 : DeepSeek R1은 코드 포스 및 SWE 벤치 검증과 같은 코딩 벤치 마크에서 경쟁적으로 수행합니다. Codeforces에서 96.3%의 백분위 수 순위를 달성하는데, 이는 Openai O1-1217의 96.6%에 매우 가깝습니다 [7]. 이것은 유창한 코드를 생성하는 데 탁월하지 않을 수 있지만 알고리즘 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사합니다.
2. 언어 지원 : DeepSeek R1은 여러 언어를 지원하지만 주요 초점은 영어와 중국어에 중점을 둡니다. 그 성능은 다른 언어의 쿼리에 대해 저하 될 수 있으며, 일부 출력은 특히 영어와 중국어 사이에 언어를 혼합 할 수 있습니다 [7].
3. 수학적 및 논리적 추론 : DeepSeek R1은 수학적 및 논리적 추론이 필요한 작업에서 탁월합니다. 복잡한 문제를 단계별 솔루션으로 체계적으로 분해하여 수학적 추론 또는 논리적 공제와 관련된 작업에 적합합니다 [3] [5].
4. 실시간 의사 결정 : 모델의 강화 학습 아키텍처를 통해 피드백을 기반으로 예측을 개선하여 실시간 의사 결정 응용 프로그램에 적합합니다. 그러나 이것은 프로그래밍 언어와 직접 관련이 없지만 동적 환경에서의 적응성을 강조한다 [4] [5].
요약하면, DeepSeek R1은 프로그래밍 언어에 대해 구체적으로 최적화되지 않았지만 논리적 추론 및 문제 해결과 관련된 작업에서 잘 수행되며, 이는 코딩 컨텍스트에 도움이 될 수 있습니다. 그것의 강점은 유창한 코드 생성보다는 수학적, 논리적 추론에 더 있습니다.
인용 :
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-r-1-model-overview-and-ranks-against-openais-o1
[2] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[3] https://www.bardeen.ai/answers/deepseek-r1-vs-v3
[4] https://www.bombaysoftwares.com/blog/deepseek-r1-comprehension-guide
[5] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[6] https://www.byteplus.com/en/topic/375663
[7] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[8] https://www.giskard.ai/knowledge/deepseek-r1-complete-analysis-of-permitations