Kun verrataan LLAMA 3.1: tä ja DeepSeek-R1: tä moni-domeenitehtävien käsittelyssä, ilmenee useita keskeisiä eroja:
LLAMA 3.1
- Arkkitehtuuri ja suorituskyky: LLAMA 3.1 on suuri kielimalli, jolla on 405 miljardia parametria, jotka on suunniteltu menestymään kielten ymmärtämisessä ja sukupolven tehtävissä. Siinä on 128K -rahakkeiden laajennettu kontekstiikkuna, jonka avulla se voi käsitellä laajoja tuloja ja antaa yksityiskohtaisia vastauksia. Tämä tekee siitä sopivan tehtäviin, jotka vaativat syvää asiayhteyteen ymmärrystä, kuten pitkämuotoinen sisällön luominen ja monimutkainen asiakirjan analyysi [1] [4].
- Moniverkkotunnus: Vaikka LLAMA 3.1 on keskittynyt pääasiassa kielitehtäviin, sen laaja ja monipuolinen harjoitustieto mahdollistavat sen toimivan hyvin useilla alueilla, mukaan lukien STEM ja humanistiset tieteet. Sen suorituskyky erikoistuneissa päättelytehtävissä, kuten monimutkaisissa matemaattisissa ongelmissa, ei kuitenkaan ole yhtä vahva kuin malleja, jotka on erityisesti optimoitu päättelyyn [1] [4].
- Kustannukset ja saavutettavuus: LLAMA 3.1 on kalliimpi käyttää DeepSeek-R1: een verrattuna etenkin syöttö- ja lähtömerkille. Nämä korkeammat kustannukset voivat rajoittaa sen saatavuutta tiiviissä budjeteissa olevissa sovelluksissa [3].
Deepseek-R1
-Arkkitehtuuri ja suorituskyky: DeepSek-R1 on 671 miljardin parametrimalli, joka käyttää Expert-Experts (MOE) -lähestymistapaa, joka aktivoi vain 37 miljardia parametria eteenpäin suuntautuvaa passia kohden. Tämä malli tekee siitä resurssitehokkaamman ja kustannustehokkaamman. Se on erinomainen tehtävissä, jotka vaativat loogista päätelmää, ajatetun ketjun päättelyä ja reaaliaikaisen päätöksentekoa vahvistusoppimispohjaisen arkkitehtuurin ansiosta [2] [3].
-Monirakenteiset ominaisuudet: Deepseek-R1 on monipuolinen ja toimii hyvin useilla alueilla, mukaan lukien matematiikka, koodaus ja yleiset tietotehtävät. Se osoittaa vahvat päättelyominaisuudet ja saavuttaa korkeat pisteet vertailuarvoilla, kuten Math-500 ja Codeforces [5] [9]. Sen suorituskyky voi kuitenkin olla epäjohdonmukaista erityyppisissä tehtävissä, etenkin erikoistuneilla alueilla sen koulutuksen jakautumisen ulkopuolella [8].
- Kustannukset ja saavutettavuus: DeepSek-R1 tarjoaa merkittäviä kustannusetuja LLAMA 3.1: n verrattuna, mikä tekee siitä helpommin aloittelijoille ja akateemisille laboratorioille, joilla on rajoitetut budjetit. Sen toimintakustannusten arvioidaan olevan noin 15–50% käyttäjien tyypillisistä malleista [2].
Vertailu
- Perustelu vs. Kielen mallintaminen: DeepSeek-R1 sopii paremmin tehtäviin, jotka vaativat monimutkaista päättelyä ja loogista päätelmää, kun taas LLAMA 3.1 on edennyt kielten mallinnustehtävissä. Laama 3.1: n vahvuus on kyvyssä käsitellä suuria yhteyksiä ja tuottaa yksityiskohtaisia vastauksia, kun taas DeepSeek-R1: n voima on sen kyvyssä perustella monimutkaisten ongelmien kautta eri alueilla [6] [9].
-Kustannukset ja tehokkuus: DeepSek-R1 on kustannustehokkaampaa ja resurssitehokkaampaa, mikä tekee siitä paremman valinnan sovelluksille, joissa budjetti on huolenaihe. Laama 3.1: n korkeammat kustannukset ovat kuitenkin perusteltuja sen erinomaisella suorituskykyllä kieliin liittyvissä tehtävissä [3] [9].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka molemmilla malleilla on vahvuuksiaan, LLAMA 3.1 on ihanteellinen tehtäviin, jotka vaativat syvän kielen ymmärrystä ja sukupolvea, kun taas Deepseek-R1 on erinomainen tehtävissä, jotka vaativat monimutkaista päättelyä ja loogista päätelmiä useiden alueiden välillä.
Viittaukset:
[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/deeptseek-r1/llama-3-1-405b-instruct
.
.
.
[7] https://www.austinai.io/blog/performance-insights-of-llama-3-1
[8] https://toloka.ai/blog/the-data-behind-deepsek-s-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-R1