DeepSEEK-R1 un Meta Llama modeļu veiktspēju var salīdzināt dažādos nozares etalonos, izceļot to stiprās un vājās puses dažādās jomās.
Deepseek-R1 pret meta lamu modeļiem
-Matemātiskā spriešana un sarežģīti uzdevumi: DeepSEEK-R1 izceļas ar matemātisko problēmu risināšanas un sarežģīto spriešanas uzdevumiem. Tas pārspēj LLAMA 3.3 daudzuzdevumu precizitātes un matemātikas problēmu risināšanā, parādot tā izturību, apstrādājot strukturētu spriešanas uzdevumus ar precizitāti [3] [6]. Tomēr LLAMA modeļi, īpaši LLAMA 3.1, arī demonstrē iespaidīgas matemātiskas spriešanas iespējas, konkurējot ar dažiem vismodernākajiem modeļiem, piemēram, GPT-4 tādos uzdevumos kā GSM8K un matemātikas etaloni [5].
- Vispārējā valodu izpratne un daudzuzdevumu iespējas: LLAMA modeļi, īpaši LLAMA 3.1 un 3.3. Viņi izceļas ar tādiem etaloniem kā līme un superlīme, kas novērtē valodu izpratni un augsta līmeņa izpratnes uzdevumus [2] [5]. DeepSEEK-R1, lai arī tas ir spēcīgs specializētās tehniskajās jomās, trūkst visaptverošu etalonu daudzvalodu uzdevumiem un kodu ģenerēšanai, salīdzinot ar lamu modeļiem [6].
- Nozares etaloni: MMLU (masveida daudzuzdevumu izpratne) etalonam, kurā tiek pārbaudīta daudzuzdevumu valodas izpratne dažādās disciplīnās, DeepSEEK-R1 vērtējums ir nedaudz zemāks nekā OpenAI modeļi, bet šajā kontekstā nav tieši salīdzināts ar llama modeļiem. Tomēr LLAMA 3.1 labi darbojas MMLU, parādot tās plašās zināšanas un konsekvenci dažādās tēmās [2] [3].
- Lietošanas gadījumi un lietojumprogrammas: izvēle starp DeepSEEK-R1 un LLAMA modeļiem ir atkarīga no īpašām projekta vajadzībām. DeepSEEK-R1 ir ideāli piemērots sarežģītām spriešanai un matemātiskiem uzdevumiem, savukārt lamu modeļi ir labāk piemēroti daudzvalodu lietojumprogrammām, satura ģenerēšanai un uzdevumiem, kuriem nepieciešama plaša lingvistiska spēju [3] [6].
Rezumējot, DeepSEEK-R1 izceļas specializētās tehniskajās jomās, jo īpaši matemātiskā spriešanā un sarežģītā problēmu risināšanā, savukārt Meta lamu modeļi piedāvā vispārinātāku valodu izpratni un daudzpusību vairākos uzdevumos un valodās.
Atsauces:
[1] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[2] https://gaper.io/metas-new-llama-3-1//
[3] https://www.byteplus.com/en/topic/386596
.
[5] https://myscale.com/blog/llama-3-1-405b-70b-8b-quick-comparison/
[6] https://www.edenai.co/post/llama-3-3-vs-depseek-r1
.
[8] https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1//