Při porovnání Llama 3.1 a DeepSeek-R1 při manipulaci s úkoly s více doménami se objeví několik klíčových rozdílů:
Llama 3.1
- Architektura a výkon: Llama 3.1 je model velkého jazyka s 405 miliardami parametrů, který je navržen tak, aby vynikal v porozumění jazyku a úkoly generování. Je vybaven rozšířeným kontextovým oknem 128K tokenů, což mu umožňuje zpracovat rozsáhlé vstupy a poskytovat podrobné odpovědi. Díky tomu je vhodný pro úkoly vyžadující hluboké kontextové porozumění, jako je výroba obsahu s dlouhým formou a složitá analýza dokumentů [1] [4].
- Schopnosti s více doménami: Zatímco Llama 3.1 je primárně zaměřena na jazykové úkoly, její rozsáhlé a rozmanité tréninkové údaje mu umožňují dobře fungovat napříč více doménami, včetně STEM a humanitních věd. Jeho výkon ve specializovaných úkolech uvažování, jako jsou složité matematické problémy, však není tak silné jako modely speciálně optimalizované pro uvažování [1] [4].
- Náklady a dostupnost: Llama 3.1 je dražší běh ve srovnání s DeepSeek-R1, zejména pro vstupní a výstupní tokeny. Tyto vyšší náklady mohou omezit jeho dostupnost aplikací s přísnými rozpočty [3].
DeepSeek-R1
-Architektura a výkon: DeepSeek-R1 je model parametrů 671 miliard, který používá přístup směsi expertů (MOE), který aktivuje pouze 37 miliard parametrů na dopředu. Díky tomuto designu je efektivnější a nákladově efektivnější. Vyniká v úkolech vyžadujících logické inference, řetězové uvažování a rozhodování v reálném čase díky své architektuře založené na posílení učení [2] [3].
-Schopnosti s více doménami: DeepSeek-R1 je všestranný a funguje dobře napříč několika doménami, včetně matematiky, kódování a obecných znalostních úkolů. Ukazuje silné schopnosti uvažování, dosažení vysokých skóre na benchmarcích, jako je Math-500 a Codeforces [5] [9]. Jeho výkon však může být nekonzistentní napříč různými typy úkolů, zejména ve specializovaných oblastech mimo jeho distribuci tréninku [8].
- Náklady a dostupnost: DeepSeek-R1 nabízí oproti Llama 3.1 značné výhody nákladů, což je přístupnější pro startupy a akademické laboratoře s omezenými rozpočty. Odhaduje se, že jeho provozní náklady jsou přibližně 15%-50% toho, co uživatelé obvykle utratí za podobné modely [2].
Porovnání
- Zdůvodnění vs. Modelování jazyka: DeepSeek-R1 je vhodnější pro úkoly, které vyžadují složité uvažování a logické závěry, zatímco Llama 3.1 vyniká v úkolech modelování jazyků. Síla Llamy 3.1 spočívá v jeho schopnosti zvládnout velké kontexty a vytvářet podrobné odpovědi, zatímco síla Deepseek-R1 je ve schopnosti uvažovat prostřednictvím složitých problémů napříč různými doménami [6] [9].
-Náklady a efektivita: DeepSeek-R1 je nákladově efektivnější a efektivnější zdroje, což z něj činí lepší volbu pro aplikace, kde je rozpočet problémem. Vyšší náklady Llamy 3.1 jsou však odůvodněny jejím vynikajícím výkonem v úkolech souvisejících s jazykem [3] [9].
Stručně řečeno, zatímco oba modely mají své silné stránky, Llama 3.1 je ideální pro úkoly vyžadující hluboké jazykové porozumění a generování, zatímco DeepSeek-R1 vyniká v úkolech, které vyžadují složité uvažování a logické inference napříč více doménami.
Citace:
[1] https://ai-pro.org/learn-ai/articles/ai-showdown-llama-3-vs-3-1/
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama-3-1-405b-instruct
[4] https://kili-technology.com/large-language-models-lms/llama-3-1-guide-what-to-now-out-meta-s-new-405b-model-and-ats-tata
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-era-in-deep-thinking
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iadr5g/how_better_is_deepseek_r1_compared_to_llama3_both/
[7] https://www.austinai.io/blog/performance-insights-of-llama-3-1
[8] https://toloka.ai/blog/the-data-behind-deepseek-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1