Pri porovnaní Llamu 3.1 a Deepseek-R1 pri manipulácii s viacerými doménami sa objaví niekoľko kľúčových rozdielov:
Llama 3.1
- Architektúra a výkon: Llama 3.1 je veľký jazykový model so 405 miliardami parametrov určených na vynikanie jazykových porozumenia a úloh generovania. Je vybavený rozšíreným kontextovým oknom 128 000 žetónov, ktoré mu umožňuje spracovať rozsiahle vstupy a poskytovať podrobné odpovede. Vďaka tomu je vhodné pre úlohy, ktoré si vyžadujú hlboké kontextové porozumenie, ako je generovanie obsahu s dlhou formou a komplexná analýza dokumentov [1] [4].
- Multi-doménové schopnosti: Zatiaľ čo Llama 3.1 sa zameriava predovšetkým na jazykové úlohy, jej rozsiahle a rozmanité údaje o tréningu jej umožňujú dobre fungovať vo viacerých doménach vrátane STEM a humanitných vied. Jeho výkon v špecializovaných uvažovacích úlohách, ako sú zložité matematické problémy, však nie je taký silný ako modely špecificky optimalizované na zdôvodnenie [1] [4].
- Cena a prístupnosť: Llama 3.1 je drahšie spustiť v porovnaní s Deepseek-R1, najmä pre vstupné a výstupné tokeny. Tieto vyššie náklady môžu obmedziť jej prístupnosť pre aplikácie s obmedzenými rozpočtami [3].
Deepseek-R1
-Architektúra a výkon: DeepSeek-R1 je model parametrov 671 miliárd, ktorý používa prístup zmesi expertov (MOE), ktorý aktivuje iba 37 miliárd parametrov na Forward Pass. Vďaka tomuto dizajnu je efektívnejšia a nákladovo efektívna. Vyniká v úlohách, ktoré si vyžadujú logické odvodenie, zdôvodnenie reťazca a rozhodovanie v reálnom čase vďaka svojej architektúre založenej na posilňovaní učenia [2] [3].
-Multi-doménové schopnosti: Deepseek-R1 je všestranný a funguje dobre vo viacerých doménach vrátane matematiky, kódovania a úloh všeobecných znalostí. Preukazuje silné schopnosti uvažovania, dosahujúce vysoké skóre v referenčných hodnotách ako Math-500 a CodeForces [5] [9]. Jeho výkon však môže byť nekonzistentný medzi rôznymi typmi úloh, najmä v špecializovaných oblastiach mimo jeho distribúcie tréningu [8].
- Náklady a dostupnosť: Deepseek-R1 ponúka významné nákladové výhody oproti Llame 3.1, vďaka čomu je prístupnejšia pre startupy a akademické laboratóriá s obmedzenými rozpočtami. Odhaduje sa, že jeho prevádzkové náklady sú približne 15%-50% z toho, čo používatelia zvyčajne míňajú za podobné modely [2].
Porovnanie
- Uvažovanie vs. modelovanie jazyka: Deepseek-R1 je vhodnejšie pre úlohy, ktoré si vyžadujú zložité zdôvodnenie a logické odvodenie, zatiaľ čo Llama 3.1 vyniká v úlohách jazykového modelovania. Sila Llama 3.1 spočíva v schopnosti zvládnuť veľké kontexty a vytvárať podrobné reakcie, zatiaľ čo sila Deepseek-R1 je v schopnosti uvažovať prostredníctvom zložitých problémov v rôznych oblastiach [6] [9].
-Náklady a efektívnosť: Deepseek-R1 je nákladovo efektívnejšia a efektívnejšia, čo z neho robí lepšiu voľbu pre aplikácie, v ktorých je rozpočet problém. Vyššie náklady Llama 3.1 sú však opodstatnené jeho vynikajúcim výkonom v úlohách súvisiacich s jazykom [3] [9].
Stručne povedané, zatiaľ čo oba modely majú svoje silné stránky, Llama 3.1 je ideálny pre úlohy, ktoré si vyžadujú hlboké porozumenie a generáciu jazyka, zatiaľ čo Deepseek-R1 vyniká v úlohách, ktoré vyžadujú zložité zdôvodnenie a logické odvodenie vo viacerých doménach.
Citácie:
[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-manguage-models-llms/llama-3-1-guide-what-to-know-ot-about-about-tine--swe--405b
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1a---new-er-in-deep-seeping
[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