Če primerjate LLAMA 3.1 in Deepseek-R1 pri ravnanju z več domenami, se pojavi več ključnih razlik:
llama 3.1
- Arhitektura in uspešnost: LLAMA 3.1 je velik jezikovni model s 405 milijardami parametrov, zasnovan tako, da se odlikuje v jezikovni razumevanju in generacijskih nalogah. Odlikuje ga razširjeno kontekstno okno 128K žetonov, ki mu omogoča obdelavo obsežnih vhodov in zagotavlja podrobne odzive. Zaradi tega je primerno za naloge, ki zahtevajo globoko kontekstualno razumevanje, kot sta ustvarjanje vsebine z dolgimi oblikami in zapletena analiza dokumentov [1] [4].
- Zmogljivosti za več domena: Medtem ko je LLAMA 3.1 osredotočen predvsem na jezikovne naloge, mu velike in raznolike podatke o usposabljanju omogočajo, da se dobro izvaja na več področjih, vključno s steblom in humanistiko. Vendar njegova uspešnost v specializiranih nalogah sklepanja, kot so kompleksni matematični problemi, ni tako močna kot modeli, posebej optimizirani za sklepanje [1] [4].
- Stroški in dostopnost: LLAMA 3.1 je dražje teči v primerjavi z Deepseek-R1, zlasti za vhodne in izhodne žetone. Ta višji stroški lahko omejijo njegovo dostopnost za aplikacije s tesnimi proračuni [3].
Deepseek-R1
-Arhitektura in uspešnost: Deepseek-R1 je 671 milijarde parametrov model, ki uporablja pristop mešanice do eksperit (MOE), ki aktivira le 37 milijard parametrov na prehod. Ta zasnova je bolj učinkovita in stroškovno učinkovita. Odlikuje se pri nalogah, ki zahtevajo logično sklepanje, premišljeno sklepanje in sprejemanje odločitev v realnem času, zahvaljujoč svojemu okrepitvenemu učne arhitekture [2] [3].
-Zmogljivosti za več domena: Deepseek-R1 je vsestranski in deluje dobro na več domenah, vključno z matematiki, kodiranjem in splošnimi nalogami znanja. Dokazuje močne zmogljivosti sklepanja in dosega visoke ocene na merilah, kot sta Math-500 in CodeForces [5] [9]. Vendar pa je njegova uspešnost lahko neskladna pri različnih vrstah nalog, zlasti na specializiranih območjih zunaj njene distribucije usposabljanja [8].
- Stroški in dostopnost: Deepseek-R1 ponuja znatne stroške prednosti v primerjavi z LLAMA 3.1, zaradi česar je bolj dostopna za startupe in akademske laboratorije z omejenimi proračuni. Ocenjujejo, da so njegovi operativni stroški približno 15% -50% tistega, kar uporabniki običajno porabijo za podobne modele [2].
Primerjava
- Obrazložitev v primerjavi z jezikovnim modeliranjem: Deepseek-R1 je bolj primeren za naloge, ki zahtevajo zapleteno sklepanje in logično sklepanje, medtem ko LLAMA 3.1 odlikuje pri nalogah jezikovnega modeliranja. Moč Llama 3.1 je v njegovi sposobnosti ravnanja z velikimi konteksti in ustvarjanjem podrobnih odzivov, medtem ko je moč Deepseek-R1 v svoji sposobnosti razmišljati s kompleksnimi težavami na različnih področjih [6] [9].
-Stroški in učinkovitost: Deepseek-R1 je stroškovno učinkovitejša in učinkovita, zato je boljša izbira za aplikacije, kjer je proračun zaskrbljujoč. Vendar so višji stroški LLAMA 3.1 upravičeni s svojo vrhunsko uspešnostjo pri nalogah, povezanih z jezikom [3] [9].
Če povzamemo, medtem ko imata oba modela svoje prednosti, je LLAMA 3.1 idealen za naloge, ki zahtevajo razumevanje in generacijo po globokem jeziku, medtem ko se Deepseek-R1 odlikuje pri nalogah, ki zahtevajo zapleteno sklepanje in logično sklepanje na več domenah.
Navedbe:
[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-znan-About-meta-new-new-405b-model-and-its-Data
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-era-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-tata-behind-deepseek-s-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1