Salīdzinot LLAMA 3.1 un DeepSeek-R1, apstrādājot daudzdomēnu uzdevumus, parādās vairākas galvenās atšķirības:
llama 3.1
- Arhitektūra un veiktspēja: LLAMA 3.1 ir liels valodas modelis ar 405 miljardiem parametru, kas paredzēts, lai izceltos valodu izpratnē un paaudzes uzdevumos. Tam ir paplašināts konteksta logs ar 128K marķieriem, ļaujot tam apstrādāt plašas ieejas un sniegt detalizētas atbildes. Tas padara to piemērotu uzdevumiem, kuriem nepieciešama dziļa kontekstuāla izpratne, piemēram, garas formas satura ģenerēšana un sarežģīta dokumentu analīze [1] [4].
- Vairāku domēnu iespējas: lai gan LLAMA 3.1 galvenokārt ir vērsta uz valodas uzdevumiem, tā liela mēroga un daudzveidīgi apmācības dati ļauj tam labi darboties vairākās jomās, ieskaitot kātu un humanitārās zinātnes. Tomēr tā sniegums specializētā spriešanas uzdevumos, piemēram, sarežģītas matemātiskas problēmas, nav tik spēcīga kā modeļi, kas īpaši optimizēti argumentācijai [1] [4].
- Izmaksas un pieejamība: Lama 3.1 ir dārgāka, salīdzinot ar DeepSEEK-R1, īpaši ieejas un izvades žetoniem. Šīs augstākās izmaksas var ierobežot tā pieejamību lietojumprogrammām ar ierobežotu budžetu [3].
DeepSeek-R1
-Arhitektūra un veiktspēja: DeepSEEK-R1 ir 671 miljarda parametru modelis, kas izmanto Experts maisījuma (MOE) pieeju, aktivizējot tikai 37 miljardus parametru vienā uz priekšu. Šis dizains padara to efektīvāku un rentablāku. Pateicoties pastiprināšanas mācībām balstītajai arhitektūrai [2] [3], tas ir izcils uzdevumos, kuriem ir nepieciešami loģiski secinājumi, pārdomātu argumentācija un reālā laika lēmumu pieņemšana.
-Vairāku domēnu iespējas: DeepSeek-R1 ir daudzpusīgs un labi darbojas vairākās jomās, ieskaitot matemātiku, kodēšanu un vispārējās zināšanu uzdevumus. Tas parāda spēcīgas spriešanas iespējas, sasniedzot augstus rādītājus tādos etalonos kā Math-500 un CodeForces [5] [9]. Tomēr tā veiktspēja var būt pretrunīga dažādu veidu uzdevumiem, īpaši specializētās jomās ārpus tā apmācības izplatīšanas [8].
- Izmaksas un pieejamība: DeepSEEK-R1 piedāvā ievērojamas izmaksu priekšrocības salīdzinājumā ar LLAMA 3.1, padarot to pieejamāku jaunizveidotiem uzņēmumiem un akadēmiskajām laboratorijām ar ierobežotu budžetu. Tiek lēsts, ka tā darbības izmaksas ir aptuveni 15% -50% no tā, ko lietotāji parasti tērē līdzīgiem modeļiem [2].
salīdzinājums
- Argumentācija pret valodas modelēšanu: DeepSEEK-R1 ir labāk piemērots uzdevumiem, kuriem nepieciešama sarežģīta spriešana un loģiski secinājumi, savukārt Lama 3.1 izceļas ar valodas modelēšanas uzdevumiem. Llama 3.1 spēks ir tā spēja apstrādāt lielus kontekstus un radīt detalizētas atbildes, turpretī DeepSeek-R1 spēks ir spēja pamatot sarežģītas problēmas dažādās jomās [6] [9].
-Izmaksas un efektivitāte: DeepSEEK-R1 ir rentablāks un resursu efektīvāks, padarot to par labāku izvēli lietojumprogrammām, kur budžets rada budžets. Tomēr LLAMA 3.1 augstākās izmaksas ir pamatotas ar tā augstāko sniegumu ar valodu saistītos uzdevumos [3] [9].
Rezumējot, kaut arī abiem modeļiem ir savas stiprās puses, Lama 3.1 ir ideāli piemērota uzdevumiem, kuriem nepieciešama dziļas valodas izpratne un paaudze, turpretī DeepSeek-R1 izceļas uzdevumos, kas prasa sarežģītu spriešanu un loģisku secinājumu vairākās jomās.
Atsauces:
[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
.
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-e-in-in-eep-toming
[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-inights-of-llama-3-1
[8] https://toloka.ai/blog/the-data-behind-depseek-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1