Palyginus „Llama 3.1“ ir „Deepseek-R1“ tvarkant daugialypės srities užduotis, atsiranda keli pagrindiniai skirtumai:
lama 3.1
- Architektūra ir našumas: LLAMA 3.1 yra didelis kalbos modelis, turintis 405 milijardų parametrus, skirtas tobulėti atliekant kalbos supratimo ir generavimo užduotis. Jame yra išplėstas 128K žetonų konteksto langas, leidžiantis apdoroti didelius įvestis ir pateikti išsamius atsakymus. Dėl to jis tinka užduotims, reikalaujančioms gilaus kontekstinio supratimo, pavyzdžiui, ilgos formos turinio generavimo ir sudėtingos dokumentų analizė [1] [4].
- Kelių sričių galimybės: Nors „Lla 3.1“ daugiausia dėmesio skiria kalbų užduotims, jos didelio masto ir įvairūs mokymo duomenys suteikia galimybę gerai atlikti įvairias sritis, įskaitant STEM ir humanitarinius mokslus. Tačiau jo atlikimas specializuotose samprotavimo užduotyse, tokiose kaip sudėtingos matematinės problemos, nėra toks stiprus, kaip modeliai, konkrečiai optimizuoti samprotavimui [1] [4].
- Kaina ir prieinamumas: „Lla 3.1“ yra brangesnė, palyginti su „Deepseeek-R1“, ypač įvesties ir išvesties žetonams. Šios didesnės išlaidos gali apriboti jo prieinamumą programų, turinčių didelius biudžetus [3].
Deepseek-R1
-Architektūra ir našumas: „Deepseek-R1“ yra 671 milijardo parametrų modelis, kuris naudoja ekspertų mišinio (MOE) metodą, įjungdamas tik 37 milijardus parametrų vienam į priekį. Šis dizainas daro jį efektyvesnį išteklius ir ekonomiškesnį. Tai pasižymi užduotimis, reikalaujančiomis loginių išvadų, mąstymo grandinės samprotavimų ir sprendimų realiojo laiko priėmimo dėka dėl jo sustiprinimo mokymosi pagrįstos architektūros [2] [3].
-Kelių sričių galimybės: „Deepseeek-R1“ yra universalus ir gerai veikia keliose srityse, įskaitant matematiką, kodavimo ir bendrųjų žinių užduotis. Tai parodo stiprias samprotavimo galimybes, pasiekdamas aukštus balus tokiuose etalonuose kaip „Math-500“ ir „Codeforces“ [5] [9]. Tačiau jo našumas gali būti nenuoseklus įvairių tipų užduotims, ypač specializuotose srityse, nepriklausančiose jo mokymo paskirstymui [8].
- Išlaidos ir prieinamumas: „Deepseek-R1“ suteikia didelių išlaidų pranašumų, palyginti su llama 3.1, todėl jis tampa prieinamesnis pradedantiesiems ir akademinėms laboratorijoms, kurių biudžetas yra ribotas. Manoma, kad jo veiklos išlaidos sudaro apie 15–50% to, ką vartotojai paprastai išleidžia panašiems modeliams [2].
palyginimas
- Priežastys ir kalbos modeliavimas: „Deepseek-R1“ geriau tinka užduotims, kurioms reikalingas sudėtingas samprotavimas ir loginės išvados, o „Llama 3.1“ išskiria kalbos modeliavimo užduotis. LLAMA 3.1 stiprybė slypi jos sugebėjime tvarkyti didelius kontekstus ir generuoti išsamius atsakymus, tuo tarpu „Deepseeek-R1“ galia yra jos sugebėjimas pagrįsti sudėtingomis problemomis įvairiose srityse [6] [9].
-Kaina ir efektyvumas: „Deepseek-R1“ yra ekonomiškesnis ir efektyvesnis ir efektyvesnis ištekliams, todėl tai yra geresnis pasirinkimas programoms, kuriose biudžetas kelia susirūpinimą. Tačiau didesnes „Lla 3.1“ išlaidas pateisina jo pranašumas atliekant su kalba susijusias užduotis [3] [9].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors abu modeliai turi savo stipriąsias puses, „Lla 3.1“ yra ideali užduotims, kurioms reikia gilios kalbos supratimo ir generavimo, tuo tarpu „Deepseek-R1“ puikiai moka užduotis, reikalaujančias sudėtingų samprotavimų ir loginių išvadų keliose srityse.
Citatos:
[1] https://ai-pro.org/learn-ai/articles/ai-howdown-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-about-meta--new-405b-model-and-ts-data
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseeek-r1-a-new-era-in------the----ą
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iArd5g/how_better_is_deepseek_r1_compared_to_llama3_both/
[7] https://www.austrinai.io/blog/performance-insights-of-llama-3-1
[8] https://toloka.ai/blog/the-data-ehind-deepseek-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1