Kui võrrelda laama 3.1 ja DeepSEEK-R1 mitme domeeni ülesannete käsitlemisel, ilmnevad mitmed peamised erinevused:
Lalama 3.1
- Arhitektuur ja jõudlus: laama 3.1 on suur keelemudel, millel on 405 miljardit parameetrit, mis on loodud keele mõistmise ja põlvkonna ülesannete täitmiseks. Sellel on laiendatud kontekstiaken 128K žetoonidega, mis võimaldab sellel töödelda ulatuslikke sisendeid ja anda üksikasjalikke vastuseid. See muudab selle sobivaks ülesanneteks, mis nõuavad sügavat kontekstuaalset mõistmist, näiteks pikavormilise sisu genereerimise ja keeruka dokumentide analüüsi [1] [4].
- Mitme domeeni võimalused: Kuigi LEMA 3.1 on keskendunud peamiselt keeleülesannetele, võimaldavad selle suurejoonelised ja mitmekesised koolitusandmed toimida hästi mitmes domeenis, sealhulgas STEM ja humanitaarteaduste vahel. Selle jõudlus spetsialiseeritud mõttekäikudes, näiteks keerukad matemaatilised probleemid, ei ole aga nii tugev kui mudelid, mis on spetsiaalselt optimeeritud mõttekäikude jaoks [1] [4].
- Maksumus ja juurdepääsetavus: laama 3.1 on kallim võrreldes DeepSEEK-R1-ga, eriti sisend- ja väljundmärkide puhul. See kõrgemad kulud võivad piirata selle rakenduste juurdepääsetavust kitsa eelarvega [3].
Deepseek-R1
-Arhitektuur ja jõudlus: Deepseek-R1 on 671 miljardit parameetrimudelit, mis kasutab ekspertide segu (MOE) lähenemisviisi, aktiveerides ainult 37 miljardit parameetrit edasiliikumise kohta. See disain muudab selle ressurssideefektiivsemaks ja kulutõhusamaks. Tänu oma tugevdavale õppimispõhisele arhitektuurile on see silma paista ülesannetes, mis nõuavad loogilisi järeldusi, mõtlema mõttekäiku ja reaalajas otsuste tegemist [2] [3].
-Mitme domeeni võimalused: Deepseek-R1 on mitmekülgne ja toimib hästi mitmes domeenis, sealhulgas matemaatika, kodeerimise ja üldiste teadmiste ülesanded. See näitab tugevaid mõttekäike, saavutades kõrged hinded sellistes võrdlusalustes nagu Math-500 ja CodeForces [5] [9]. Selle tulemuslikkus võib siiski olla erinevat tüüpi ülesannete osas ebajärjekindel, eriti spetsialiseerunud piirkondades väljaspool treeningjaotust [8].
- Kulud ja juurdepääsetavus: DeepSEEK-R1 pakub laama 3.1 võrreldes märkimisväärseid kulueeliseid, muutes selle piiratud eelarvega alustavatele ja akadeemilistele laboritele kättesaadavamaks. Selle tegevuskulud on hinnanguliselt umbes 15–50% sellest, mida kasutajad tavaliselt sarnastele mudelitele kulutavad [2].
Võrdlus
- Põhjendus vs keele modelleerimine: Deepseek-R1 sobib paremini ülesannete jaoks, mis nõuavad keerulisi mõttekäike ja loogilisi järeldusi, samas kui laama 3.1 paistab silma keele modelleerimise ülesannetes. Lalama 3.1 tugevus seisneb võimes käsitleda suuri kontekste ja genereerida üksikasjalikke vastuseid, samas kui Deepseek-R1 jõud on võimeline mõistma keerukate probleemide kaudu erinevates domeenides [6] [9].
-Kulud ja tõhusus: DeepSEEK-R1 on kulutõhusam ja ressursipõhisem, muutes selle paremaks valikuks rakenduste jaoks, kus eelarve on mure. Kuid laama 3.1 kõrgemaid kulusid õigustab keelega seotud ülesannete kõrgeim tulemuslikkus [3] [9].
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi mõlemal mudelil on oma tugevused, on laama 3.1 ideaalne sügava keele mõistmist ja genereerimist vajavate ülesannete jaoks, samas kui DeepEk-R1 paistab silma ülesannetes, mis nõuavad keerulisi mõttekäike ja loogilisi järeldusi mitme domeeni vahel.
Tsitaadid:
[1] https://ai-pro.org/learn-ai/articles/ai-showdown-llama-3-vs-3-1/
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-diepdive
[3] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama-3-1-405b-instruct
]
]
]
[7] https://www.austinai.io/blog/performance-inserve-of-llama-3-1
]
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1