„Deepseeek-R1“ ir „Meta Lama“ modelių veikimą galima palyginti įvairiuose pramonės etalose, pabrėžiant jų stipriąsias ir silpnąsias puses skirtingose srityse.
„Deepseek-R1“ ir „Meta Lama“ modeliai
-Matematiniai samprotavimai ir sudėtingos užduotys: „Deepseek-R1“ išsiskiria matematiniais problemų sprendimo ir sudėtingomis samprotavimo užduotimis. Tai pralenkia „LLAMA 3.3“ daugiafunkcinį tikslumą ir matematikos problemų sprendimą, parodydama savo jėgą tvarkant struktūrizuotas samprotavimo užduotis tiksliai [3] [6]. Tačiau „Llam“ modeliai, ypač „Llam 3.1“, taip pat demonstruoja įspūdingas matematinio samprotavimo galimybes, konkuruodami su kai kuriais pažangiausiais modeliais, tokiais kaip GPT-4 atliekant tokias užduotis kaip GSM8K ir matematikos etalonai [5].
- Bendras kalbos supratimas ir daugiafunkciniai galimybės: LLAMA modeliai, ypač LLAMA 3.1 ir 3.3, yra universalūs ir gerai veikia įvairiose užduotyse, įskaitant daugiakalbes galimybes, teksto generavimą ir kodo generavimą. Jie tobulėja tokiuose etalonuose kaip „Glue“ ir „Superglue“, kurie vertina kalbos supratimo ir aukšto lygio supratimo užduotis [2] [5]. „Deepseek-R1“, nors ir stiprūs specializuotose techninėse srityse, jiems trūksta išsamių daugiakalbių užduočių ir kodo generavimo etalonų, palyginti su lamos modeliais [6].
- Pramonės etalonai: MMLU (masinis daugiafunkcinis kalbų supratimas) etalonas, kuris išbando daugiafunkcinį kalbų supratimą įvairiose disciplinose, „Deepseek-R1“ balai yra šiek tiek mažesni nei „Openai“ modeliai, tačiau nėra tiesiogiai lyginamas su llamos modeliais šiame kontekste. Tačiau „Lla 3.1“ gerai veikia MMLU, parodydama plačias žinias ir nuoseklumą įvairiose temose [2] [3].
- Naudokite atvejus ir programas: Pasirinkimas tarp „Deepseeek-R1“ ir „LLAMA“ modelių priklauso nuo konkrečių projekto poreikių. „Deepseek-R1“ yra idealus sudėtingiems samprotavimams ir matematinėms užduotims, o lamos modeliai geriau tinka daugiakalbėms programoms, turinio generavimui ir užduotims, kurioms reikalingas plačias kalbines galimybes [3] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-R1“ išsiskiria specializuotomis techninėmis sritimis, ypač matematiniais samprotavimais ir sudėtingu problemų sprendimu, tuo tarpu „Meta“ LLAMA modeliai siūlo labiau apibendrintą kalbos supratimą ir universalumą įvairiose užduotyse ir kalbose.
Citatos:
[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
[4] https://www.statista.com/statististics
[5] https://myscale.com/blog/llama-3-1-405b-70b-8b-quick-comparion/
[6] https://www.edenai.co/post/llama-3-3-vs-deepseek-r1
[7] https://www.telecomreviewasia.com/news/featured-artcles/4835-deepseek-r1 Shakes-up-the-ai-industry
[8] https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/