Порівнюючи LLAMA 3.1 та DeepSeek-R1 у виконанні багатодоменних завдань, виникає кілька ключових відмінностей:
llama 3.1
- Архітектура та продуктивність: LLAMA 3.1 - це велика мовна модель з 405 мільярдами параметрів, розроблена для успіху в розумінні мови та завдань генерації. Він оснащений розширеним контекстом вікном жетонів 128 тис., Що дозволяє йому обробляти широкі входи та надати детальні відповіді. Це робить його придатним для завдань, що потребують глибокого контекстного розуміння, таких як генерація вмісту довгої форми та складний аналіз документів [1] [4].
- Багатодоменні можливості: Хоча LLAMA 3.1 в першу чергу зосереджена на мовних завданнях, її масштабні та різноманітні дані про навчання дозволяють добре працювати в різних областях, включаючи STEM та гуманітарні науки. Однак його виконання в спеціалізованих міркуваннях, таких як складні математичні задачі, не настільки сильні, як моделі, спеціально оптимізовані для міркувань [1] [4].
- Вартість та доступність: LLAMA 3.1 дорожче запустити порівняно з DeepSeek-R1, особливо для вхідних та вихідних жетонів. Ця більш висока вартість може обмежити його доступність для додатків із жорсткими бюджетами [3].
deepseek-r1
-Архітектура та продуктивність: DeepSeek-R1-це 671 мільярд параметрів, яка використовує підхід суміші-експерти (МОЕ), активуючи лише 37 мільярдів параметрів наперед. Ця конструкція робить його більш ефективним та економічним. Він досконалий у завданнях, що вимагають логічного висновку, міркуванням, що займається ланцюгом, та прийняттям рішень у режимі реального часу, завдяки своїй архітектурі на основі підкріплення [2] [3].
-Багатодоменні можливості: DeepSeek-R1 є універсальним і добре виконує різні домени, включаючи математику, кодування та загальні завдання знань. Він демонструє сильні можливості міркування, досягаючи високих балів за такими орієнтиром, як Math-500 та Codeforces [5] [9]. Однак його ефективність може бути непослідовною для різних типів завдань, особливо в спеціалізованих сферах поза його навчанням [8].
- Вартість та доступність: DeepSeek-R1 пропонує значні переваги витрат через LLAMA 3.1, що робить її більш доступною для стартапів та академічних лабораторій з обмеженими бюджетами. За оцінками, його експлуатаційні витрати становлять близько 15% -50% від того, що користувачі зазвичай витрачають на подібні моделі [2].
Порівняння
- Міркування проти мови Моделювання: DeepSeek-R1 краще підходить для завдань, які потребують складних міркувань та логічного висновку, тоді як Llama 3.1 переважає в завданнях моделювання мови. Сила Llama 3.1 полягає в її здатності обробляти великі контексти та генерувати детальні відповіді, тоді як сила DeepSeek-R1 полягає в її здатності міркувати через складні проблеми в різних областях [6] [9].
-Вартість та ефективність: DeepSeek-R1 є більш економічним та ефективним ресурсним, що робить його кращим вибором для додатків, де бюджет викликає занепокоєння. Однак більш висока вартість LLAMA 3.1 виправдовується його вищим виконанням у завданнях, пов'язаних з мовою [3] [9].
Підсумовуючи це, хоча обидві моделі мають свої сильні сторони, Llama 3.1 ідеально підходить для завдань, що потребують глибокого розуміння мови та генерації, тоді як DeepSeek-R1 переважає у завданнях, які вимагають складних міркувань та логічного висновку в різних областях.
Цитати:
[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-about-meta-new-405b-model-and-its-data
[5] https://neuropurfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-in-in-deep-thinking
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iad5g/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-s-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1