Çok alanlı görevleri ele alırken LLAMA 3.1 ve Deepseek-R1'i karşılaştırırken, birkaç temel fark ortaya çıkar:
Lama 3.1
- Mimari ve Performans: Llama 3.1, dil anlayışı ve üretim görevlerinde mükemmel olmak için tasarlanmış 405 milyar parametreye sahip büyük bir dil modelidir. Kapsamlı girişleri işlemesine ve ayrıntılı yanıtlar sağlamasına izin veren 128k jetonların genişletilmiş bir bağlam penceresine sahiptir. Bu, uzun biçimli içerik üretimi ve karmaşık belge analizi gibi derin bağlamsal anlayış gerektiren görevler için uygun hale getirir [1] [4].
- Çok alanlı yetenekler: Lama 3.1 öncelikle dil görevlerine odaklanırken, büyük ölçekli ve çeşitli eğitim verileri, STEM ve beşeri bilimler de dahil olmak üzere birden fazla alanda iyi performans göstermesini sağlar. Bununla birlikte, karmaşık matematiksel problemler gibi özel akıl yürütme görevlerindeki performansı, akıl yürütme için özel olarak optimize edilmiş modeller kadar güçlü değildir [1] [4].
- Maliyet ve Erişilebilirlik: Lama 3.1, özellikle girdi ve çıktı jetonları için Deepseek-R1'e kıyasla çalıştırılması daha pahalıdır. Bu daha yüksek maliyet, sıkı bütçeli uygulamalar için erişilebilirliğini sınırlayabilir [3].
Deepseek-R1
-Mimarlık ve Performans: Deepseek-R1, ileri geçiş başına sadece 37 milyar parametreyi etkinleştiren bir uzmanlık karışımı (MOE) yaklaşımı kullanan 671 milyar parametre modelidir. Bu tasarım onu daha kaynak verimli ve uygun maliyetli hale getirir. Takviye öğrenme tabanlı mimarisi sayesinde mantıksal çıkarım, düşünce zinciri akıl yürütme ve gerçek zamanlı karar alma gerektiren görevlerde mükemmeldir [2] [3].
-Çok alanlı özellikler: Deepseek-R1 çok yönlüdür ve matematik, kodlama ve genel bilgi görevleri dahil olmak üzere birden fazla alanda iyi performans gösterir. Math-500 ve CodeFores gibi kriterlerde yüksek puanlar elde ederek güçlü akıl yürütme yeteneklerini gösterir [5] [9]. Bununla birlikte, performansı, özellikle eğitim dağıtımının dışındaki özel alanlarda, farklı görev türleri arasında tutarsız olabilir [8].
- Maliyet ve Erişilebilirlik: Deepseek-R1, Lama 3.1'e göre önemli maliyet avantajları sunar ve bu da sınırlı bütçelere sahip yeni başlayanlar ve akademik laboratuvarlar için daha erişilebilir hale getirir. Operasyonel maliyetlerinin kullanıcıların tipik olarak benzer modellere harcadığı şeyin% 15-50 civarında olduğu tahmin edilmektedir [2].
Karşılaştırmak
- Akıl yürütme ve dil modellemesi: Deepseek-R1, karmaşık akıl yürütme ve mantıksal çıkarım gerektiren görevler için daha uygundur, Lama 3.1 dil modelleme görevlerinde mükemmeldir. Llama 3.1'in gücü, büyük bağlamları ele alma ve ayrıntılı yanıtlar üretme yeteneğinde yatarken, Deepseek-R1'in gücü çeşitli alanlarda karmaşık problemler yoluyla akıl yürütme yeteneğindedir [6] [9].
-Maliyet ve verimlilik: Deepseek-R1 daha uygun maliyetli ve kaynak tasarrufludur, bu da bütçenin endişe kaynağı olduğu uygulamalar için daha iyi bir seçimdir. Bununla birlikte, Lama 3.1'in daha yüksek maliyeti, dille ilgili görevlerdeki üstün performansı ile haklıdır [3] [9].
Özetle, her iki modelin de güçlü yönleri olsa da, Lama 3.1 derin dil anlayışı ve üretimi gerektiren görevler için idealdir, Deepseek-R1, birden fazla alanda karmaşık akıl yürütme ve mantıksal çıkarım gerektiren görevlerde mükemmeldir.
Alıntılar:
[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-
[4] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/llama-3-1-giide-what-now-now-about-meta-s-new-405b-model-and-itt-data
[5] https://neuropurrfectai.substack.com/p/deepseek-r1-a-new-era-in-depthinking
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1iadr5g/how_better_is_deepseek_r1_compared_to_tlama3_both/
[7] https://www.austinai.io/blog/performance-intighs-of-llama-3-1
[8] https://toloka.ai/blog/the-data-behind-deepseek-success/
[9] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1