다중 도메인 작업을 처리 할 때 LLAMA 3.1과 DeepSeek-R1을 비교할 때 몇 가지 주요 차이점이 나타납니다.
llama 3.1
- 아키텍처 및 성능 : LLAMA 3.1은 언어 이해 및 세대 작업을 탁월하도록 설계된 405 억 매개 변수의 대형 언어 모델입니다. 128k 토큰의 확장 된 컨텍스트 창이 특징으로 광범위한 입력을 처리하고 상세한 응답을 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 장기 컨텐츠 생성 및 복잡한 문서 분석과 같은 심층적 인 이해가 필요한 작업에 적합합니다 [1] [4].
- 다중 도메인 기능 : LLAMA 3.1은 주로 언어 작업에 중점을 두지 만, 대규모 및 다양한 교육 데이터를 통해 STEM 및 인문학을 포함한 여러 도메인에서 잘 수행 할 수 있습니다. 그러나 복잡한 수학적 문제와 같은 전문적인 추론 작업에서의 성능은 추론에 특별히 최적화 된 모델만큼 강력하지 않습니다 [1] [4].
- 비용 및 접근성 : LLAMA 3.1은 DeepSeek-R1, 특히 입력 및 출력 토큰에 비해 실행 비용이 더 비쌉니다. 이 높은 비용은 예산이 엄격한 응용 프로그램의 접근성을 제한 할 수 있습니다 [3].
DeepSeek-R1
-아키텍처 및 성능 : DeepSeek-R1은 MOE (Mix-of-Experts) 접근법을 사용하는 6710 억 파라미터 모델로, 전방 패스 당 370 억 매개 변수 만 활성화합니다. 이 디자인은보다 리소스 효율적이고 비용 효율적입니다. 강화 학습 기반 아키텍처 덕분에 논리적 추론, 생각의 사슬, 실시간 의사 결정이 필요한 작업에 탁월합니다 [2] [3].
-다중 도메인 기능 : DeepSeek-R1은 다재다능하며 수학, 코딩 및 일반 지식 작업을 포함한 여러 도메인에서 잘 수행됩니다. 그것은 강력한 추론 능력을 보여줍니다. Math-500 및 Codeforces와 같은 벤치 마크에서 높은 점수를 얻습니다 [5] [9]. 그러나 그 성과는 특히 훈련 분포 이외의 전문 분야에서 다양한 유형의 작업에서 일관성이 없을 수 있습니다 [8].
- 비용 및 접근성 : DeepSeek-R1은 LLAMA 3.1에 비해 상당한 비용 이점을 제공하므로 예산이 제한된 신생 기업 및 학술 실험실에서 더 많은 액세스 권한을 제공합니다. 운영 비용은 사용자가 일반적으로 유사한 모델에 지출하는 것의 약 15% -50%로 추정됩니다 [2].
비교
- 추론 대 언어 모델링 : DeepSeek-R1은 복잡한 추론과 논리적 추론이 필요한 작업에 더 적합한 반면 LLAMA 3.1은 언어 모델링 작업에서 탁월합니다. Llama 3.1의 강점은 큰 맥락을 처리하고 상세한 응답을 생성하는 능력에 있으며, DeepSeek-R1의 힘은 다양한 영역에서 복잡한 문제를 통해 추론 할 수있는 능력에 있습니다 [6] [9].
-비용 및 효율성 : DeepSeek-R1은 비용 효율적이고 자원 효율적이므로 예산이 우려되는 응용 프로그램에 더 나은 선택이됩니다. 그러나 LLAMA 3.1의 높은 비용은 언어 관련 작업에서 우수한 성능으로 정당화됩니다 [3] [9].
요약하면, 두 모델 모두 강점이 있지만 LLAMA 3.1은 깊은 언어 이해와 생성이 필요한 작업에 이상적이며 DeepSeek-R1은 여러 도메인에서 복잡한 추론과 논리적 추론을 요구하는 작업에서 탁월합니다.
인용 :
[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-llms/llama-3-1-guide-what-to- know-boub-meta-s-new--model-and-its-data
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-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