Llama 3.1 จัดการงานหลายโดเมนอย่างไรเมื่อเทียบกับ Deepseek-R1

llama 3.1

- สถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพ: Llama 3.1 เป็นรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์ 405 พันล้านตัวออกแบบมาเพื่อให้เข้าใจภาษาและงานสร้าง มันมีหน้าต่างบริบทที่ขยายตัวของโทเค็น 128K ช่วยให้สามารถประมวลผลอินพุตที่กว้างขวางและให้การตอบกลับโดยละเอียด สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความเข้าใจบริบทอย่างลึกซึ้งเช่นการสร้างเนื้อหาแบบยาวและการวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อน [1] [4]

- ความสามารถหลายโดเมน: ในขณะที่ Llama 3.1 มุ่งเน้นไปที่งานภาษาเป็นหลักข้อมูลขนาดใหญ่และการฝึกอบรมที่หลากหลายช่วยให้สามารถทำงานได้ดีในหลายโดเมนรวมถึง STEM และมนุษยศาสตร์ อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพของมันในงานการให้เหตุผลเฉพาะเช่นปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนไม่แข็งแกร่งเท่ากับแบบจำลองที่ปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับการให้เหตุผล [1] [4]

- ค่าใช้จ่ายและการเข้าถึง: Llama 3.1 มีราคาแพงกว่าเมื่อเทียบกับ Deepseek-R1 โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโทเค็นอินพุตและเอาต์พุต ต้นทุนที่สูงขึ้นนี้สามารถ จำกัด การเข้าถึงแอปพลิเคชันที่มีงบประมาณ จำกัด [3]

deepseek-r1

-สถาปัตยกรรมและประสิทธิภาพ: Deepseek-R1 เป็นโมเดลพารามิเตอร์ 671 พันล้านที่ใช้วิธีการผสมของ Experts (MOE) โดยเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 37 พันล้านพารามิเตอร์ต่อการส่งต่อ การออกแบบนี้ทำให้ทรัพยากรมีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้น มันเก่งในงานที่ต้องมีการอนุมานเชิงตรรกะการใช้เหตุผลในห่วงโซ่และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ด้วยสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ที่ได้รับการเสริมแรง [2] [3]

-ความสามารถหลายโดเมน: Deepseek-R1 มีความหลากหลายและทำงานได้ดีในหลายโดเมนรวมถึงคณิตศาสตร์การเข้ารหัสและงานความรู้ทั่วไป มันแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งบรรลุคะแนนสูงในการวัดประสิทธิภาพเช่น Math-500 และ CodeForces [5] [9] อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพของมันอาจไม่สอดคล้องกันในงานประเภทต่างๆโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่เฉพาะด้านนอกการกระจายการฝึกอบรม [8]

- ค่าใช้จ่ายและการเข้าถึง: Deepseek-R1 มีข้อได้เปรียบด้านต้นทุนที่สำคัญกว่า Llama 3.1 ทำให้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับการเริ่มต้นและห้องปฏิบัติการวิชาการที่มีงบประมาณ จำกัด ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานคาดว่าจะอยู่ที่ประมาณ 15% -50% ของสิ่งที่ผู้ใช้มักใช้จ่ายกับรุ่นที่คล้ายกัน [2]

การเปรียบเทียบ

- การให้เหตุผลกับการสร้างแบบจำลองภาษา: Deepseek-R1 เหมาะกว่าสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลที่ซับซ้อนและการอนุมานเชิงตรรกะในขณะที่ Llama 3.1 เก่งในงานการสร้างแบบจำลองภาษา ความแข็งแกร่งของ Llama 3.1 อยู่ในความสามารถในการจัดการกับบริบทขนาดใหญ่และสร้างการตอบสนองอย่างละเอียดในขณะที่พลังของ Deepseek-R1 อยู่ในความสามารถในการให้เหตุผลผ่านปัญหาที่ซับซ้อนในโดเมนต่าง ๆ [6] [9]

-ต้นทุนและประสิทธิภาพ: Deepseek-R1 นั้นประหยัดต้นทุนและประหยัดทรัพยากรมากขึ้นทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับแอปพลิเคชันที่งบประมาณเป็นข้อกังวล อย่างไรก็ตามค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นของ Llama 3.1 นั้นเป็นธรรมโดยประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในงานที่เกี่ยวข้องกับภาษา [3] [9]

โดยสรุปในขณะที่ทั้งสองรุ่นมีจุดแข็งของพวกเขา Llama 3.1 เหมาะสำหรับงานที่ต้องมีความเข้าใจภาษาที่ลึกซึ้งและการสร้างในขณะที่ Deepseek-R1 เก่งในงานที่ต้องการการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนและการอนุมานเชิงตรรกะในหลายโดเมน

การอ้างอิง:
[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-wat-to-know-meta-s-new-405b-model-and-it-data
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-era-in-deep-hinking
[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