Deepseek-R1 on Deepseekin kehittämä voimakas päättelymalli, joka on osoittanut vaikuttavan suorituskyvyn eri vertailuarvoilla, kilpaileen usein tiiviisti Openain O1-mallin kanssa. DeepSeek-R1: n versiointi, etenkin sen parametrien koon ja erityisten tehtävien suhteen, voi vaikuttaa sen suorituskykyyn tiettyihin vertailuarvoihin.
Matematiikan vertailuarvot
-Aime 2024 ja Math-500: DeepSek-R1 on erinomainen näissä matematiikan vertailuarvoissa. Pisteet 79,8% AIME 2024: llä ja 97,3% Math-500: lla, ylittäen hiukan OpenAi O1-1217 molemmissa tapauksissa [2] [5]. Näiden vertailuarvojen suorituskyky on vähemmän todennäköisesti vaikuttanut merkittävästi versiointi, koska Deepseek-R1: n vahvuus matemaattisissa päättelyissä on johdonmukaista eri versioissa.
Koodausvertailut
-Codeforces ja SWE-Bench todennettu: Vaikka OpenAi O1 johtaa Codeforcesissa 96,6%: n prosenttipisteellä, Deepseek-R1 seuraa tiiviisti 96,3%: n prosenttipisteellä [5]. SWE-Benchissä varmennettu, DeepSek-R1 ylittää hieman OpenAi O1: n [5]. Versiointi voi vaikuttaa koodaustehtävien nopeuteen ja tehokkuuteen, mutta versioiden välinen ydinsuorituskyky on näissä vertailuarvoissa minimaalinen.
Yleiset tiedon vertailuarvot
-GPQA-timantti ja MMLU: OpenAi O1-1217: llä on pieni reuna Deepseek-R1: n yli tosiasiallisissa päättelytehtävissä, kuten GPQA Diamond ja MMLU [5]. Versiointi voi vaikuttaa mallin kykyyn käsitellä erilaisia tosiasiakysymyksiä, mutta ero ei yleensä ole raju.
versioinnin vaikutus
Deepseek-R1: n, erityisesti "tislattujen" versioiden, versiointi, jolla on vähemmän parametreja (1,5 miljardista-70 miljardiin), voi vaikuttaa merkittävästi suorituskykyyn nopeuden ja tehokkuuden suhteen kuin tarkkuus. Pienemmät versiot voivat toimia vähemmän tehokkaissa laitteistoissa, mutta ne saattavat tuottaa liiallista lähtöä, mikä johtaa hitaampiin käsittelyaikoihin verrattuna suurempiin malleihin, kuten OpenAi O1 [4]. Ydin päättelyominaisuudet ovat kuitenkin kestäviä eri versioissa.
Turvallisuus- ja tehokkuusnäkökohdat
-Tehtavan ketjun päättely: DeepSeek-R1: n ajatusketjun (COT) päättely voi johtaa tietojen vuotoihin ja tehottomuuksiin, mikä tekee siitä vähemmän sopivan tiettyihin sovelluksiin ilman huolellista arviointia [3]. Tämä näkökohta liittyy enemmän mallin arkkitehtuuriin kuin versiointi, mutta korostaa varovaisen käyttöönoton tarvetta.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka versiointi vaikuttaa Deepseek-R1: n tehokkuuteen ja laitteistovaatimuksiin, versiointi vaikuttaa sen suorituskykyyn tietyissä vertailuarvoissa, kuten matematiikassa ja koodauksessa. Mallin arkkitehtuuri- ja turvallisuusnäkökohdat ovat kuitenkin kriittisiä tekijöitä sen käyttöönotossa ja käytössä.
Viittaukset:
.
[2] https://www.inferless.com/learn/the-ultimate-guide-to-deepsek-models
.
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i7fjqm/deepseek_r1_is_unusable_imho/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-R1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02523
[7] https://dev.to/ocodista/deepseek-r1-7bs-performance-on-a-developers-macbook-3mg2
.